(57)【要約】  ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得し、ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、前記ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを、取得した前記エリア滞在情報に応じて読み出し、読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成し、生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する。
2011114620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの動作状態を示すデータを取得するユーザ端末と、  ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、  前記ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報取得手段によって取得された前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、  前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する行動状況時系列パターン生成手段と、  前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、  前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを  備えたことを特徴とする関心度計測システム。
【請求項２】
前記行動状況時系列パターン生成手段は、前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であるか否かを判定し、前記行動状況時系列データとして、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であることを示す歩行外行動時系列パターンを生成し、  前記行動特徴量算出手段は、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記歩行外行動時系列パターンに基づいて、前記行動特徴量を算出する  請求項１記載の関心度計測システム。
【請求項３】
前記時系列パターン生成手段は、前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、前記ユーザ端末の姿勢を判定し、前記行動状況時系列データとして、前記ユーザ端末の姿勢を示す端末姿勢時系列パターンを生成し、  前記行動特徴量算出手段は、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記端末姿勢時系列パターンに基づいて、前記行動特徴量を算出する  請求項１又は請求項２記載の関心度計測システム。
【請求項４】
ユーザが滞在しているエリア内の環境を示す環境情報を取得する環境情報取得手段を備え、  前記エリア関心度判定手段は、前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量と、前記環境情報取得手段が取得した前記環境情報とを用いて、前記エリア関心度を判定する  請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の関心度計測システム。
【請求項５】
前記ユーザ端末は、加速度センサを備え、前記加速度センサを用いて、ユーザの動作状況を示すデータとして加速度データを取得し、  前記行動状況時系列パターン生成手段は、前記データ記憶／読出手段が読み出した加速度データに基づいて、加速度の値のピーク間隔が所定の範囲以内であるか否かを判定し、前記所定の範囲以内でないと判定すると、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であると判定する  請求項２記載の関心度計測システム。
【請求項６】
前記ユーザ端末は、加速度センサを備え、前記加速度センサを用いて、ユーザの動作状況を示すデータとして加速度データを取得し、  前記行動状況時系列パターン生成手段は、前記データ記憶／読出手段が読み出した加速度データに基づいて、前記ユーザ端末の姿勢を示すデータとして重力ベクトルを算出することによって、前記ユーザ端末の姿勢を判定する  請求項３記載の関心度計測システム。
【請求項７】
前記行動特徴量算出手段は、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記端末姿勢時系列パターンに示される前記ユーザ端末の姿勢と所定の基準姿勢との類似度を、前記行動特徴量として算出する  請求項３又は請求項６記載の関心度計測システム。
【請求項８】
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、  ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報取得手段によって取得された前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、  前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する行動状況時系列パターン生成手段と、  前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、  前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを  備えたことを特徴とする関心度計測装置。
【請求項９】
ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得し、  ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、  前記ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを、取得した前記エリア滞在情報に応じて読み出し、  読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成し、  生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、  算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する  ことを特徴とする関心度計測方法。
【請求項１０】
コンピュータに、  ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、  ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータを、取得した前記エリア滞在情報に応じて読み出す処理と、  読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する処理と、  生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、  算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理とを  実行させるための関心度計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、ユーザのあるエリアに対する関心度を計測する関心度計測システム、関心度計測装置、関心度計測方法、及び関心度計測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  ユーザの行動履歴を用いてユーザの関心の対象を推測し、その推測結果に基づいて配信する情報を取捨選択することで、ユーザに関心の高い情報をより効率的に提供するサービスが広く行われている。しかし、そのようなサービスを提供する場合、Ｗｅｂ上でのページ閲覧の履歴等、容易に得られる行動情報のみを用いたユーザの関心の推測に基づく情報提供に限られている。そのため、現実世界における人の行動情報も取得できるようにし、その取得情報に基づいてユーザの関心を把握できるようにする技術が求められている。【０００３】  例えば、特許文献１には、現実世界における人の行動を示す情報を、センサを用いて取得し、得られたデータに基づいてユーザの関心度を算出するシステムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムでは、人々の歩行と停止とを検出することによって、複数ユーザの関心度を定量化している。具体的には、特許文献１に記載されたシステムでは、ユーザが携帯する加速度センサや、場所毎に設置されたカメラ等を用いて取得した情報に基づいて、ある時間あるエリアにおいて立ち止まっている人物の人数を数える。そして、立ち止まり人数が多い程、そのエリアに対する人々の関心の度合いが強いものとして、複数ユーザの関心度を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１１４９８８号公報（段落０１６６−０１７０）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  図３４は、特許文献１に記載されたような複数ユーザの関心度を計測する関心度計測システムの構成例を示すブロック図である。図３４に示すように、関心度計測システムは、センサ端末と、センサデータ受信／収集部と、歩行／停止判定部と、エリア情報取得部と、エリア滞在人数算出部と、エリア関心度算出部と、関心度出力装置とを含む。【０００６】  センサ端末は、ユーザの歩行／停止に関する情報を収集する機能を備える。また、センサデータ受信／収集部は、センサデータを受信／収集する機能を備える。また、歩行／停止判定部は、得られたセンサデータに基づいて、そのエリアにいる人々の歩行／停止を判定する機能を備える。また、エリア情報取得部は、そのエリアの位置を取得する機能を備える。また、エリア滞在人数算出部は、そのエリアにいる単位時間あたりの立ち止まり人数をカウントする機能を備える。また、エリア関心度算出部は、滞在人数からエリアに対する人々の関心度を算出する機能を備える。また、関心度出力装置は、エリア関心度に基づいて、関心度情報を、配信コンテンツ等を生成するコンテンツサーバに出力する機能を備える。【０００７】  しかし、特許文献１に記載されたような関心度計測システムでは、エリア内におけるユーザの立ち止まり人数をカウントして、あるエリアに対して複数の人々がもつ関心の度合いや傾向をマクロ的に解析できるにすぎない。そのため、歩行状態や停止状態をはじめユーザがしゃがんでいる状態や背伸びをしている状態等、ユーザの行動状況を詳細に検出して、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向をきめ細かに把握できないという問題点がある。【０００８】  具体的には、特許文献１に記載されたような関心度計測システムでは、ある時間におけるエリア内の立ち止まり人数のみに基づいて関心度を算出している。ある時間のあるエリア内での立ち止まり人数のみに基づいて関心度を算出できるにすぎないので、立ち止まっている人々の関心の度合いがそれぞれユーザ毎に異なっている場合に、それらをユーザ毎に個別に計測することはできない。従って、算出された関心度が全ての人に当てはまる指標となるか否かまでは判断できず、例えば、情報配信等のサービスを提供する場合、そのような関心度に基づいて配信された情報が、必ずしも情報を受け取ったユーザにとって有用であるとは限らない。【０００９】  そこで、本発明は、ユーザの行動状況を詳細に把握して、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出できる関心度計測システム、関心度計測装置、関心度計測方法、及び関心度計測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】  本発明による関心度計測システムは、ユーザの動作状態を示すデータを取得するユーザ端末と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得手段によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する行動状況時系列パターン生成手段と、行動状況時系列パターン生成手段が生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを備えたことを特徴とする。【００１１】  本発明による関心度計測装置は、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得手段によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する行動状況時系列パターン生成手段と、行動状況時系列パターン生成手段が生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを備えたことを特徴とする。【００１２】  本発明による関心度計測方法は、ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得し、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを、取得したエリア滞在情報に応じて読み出し、読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成し、生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定することを特徴とする。【００１３】  本発明による関心度計測プログラムは、コンピュータに、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータを、取得したエリア滞在情報に応じて読み出す処理と、読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する処理と、生成し���行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理とを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１４】  本発明によれば、ユーザの行動状況を詳細に把握して、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出できることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明による関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図３】第２の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図５】第３の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図６】第３の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図７】第４の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図８】第４の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図９】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザ関心度との関係の例を示す説明図である。
【図１０】第５の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】第５の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図１２】第６の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】第６の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図１４】ユーザが小売店舗に入店してから店を出るまでの間に、所有する携帯電話機を用いて得られた加速度データをグラフ化した説明図である。
【図１５】図１４に示したデータを用いて１秒間の加速度から算出した分散値をグラフ化した説明図である。
【図１６】図１５に示したデータを用いて分散値から歩行状態と停止状態とを判定し、歩行状態を１とし停止状態を０とした結果をグラフ化した説明図である。
【図１７】関心度計測装置が歩行／停止又は歩行外行動をしている状態であるか否かを判定する判定アルゴリズムの一例を示す説明図である。
【図１８】加速度のピーク間隔の判定方法の具体例を示す説明図である。
【図１９】実際に加速度を測定して歩行外行動であるか否かを判定した判定結果の具体例を示す説明図である。
【図２０】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザの関心度との関係の他の例を示す説明図である。
【図２１】調査結果に基づいて定義した関心度と推定した関心度とをプロットした検証結果を示す説明図である。
【図２２】関心度の判定結果に基づいて表示される表示画面の具体例を示す説明図である。
【図２３】関心度の判定結果に基づいて表示される表示画面の具体例を示す説明図である。
【図２４】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザの関心度との関係のさらに他の例を示す説明図である。
【図２５】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザの関心度との関係のさらに他の例を示す説明図である。
【図２６】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザの関心度との関係のさらに他の例を示す説明図である。
【図２７】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザの関心度との関係のさらに他の例を示す説明図である。
【図２８】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザの関心度との関係のさらに他の例を示す説明図である。
【図２９】ユーザが過去に店舗に滞在したときの履歴情報として記憶されている歩行／停止時系列パターンをグラフ化した説明図である。
【図３０】事前に行った実験結果から得られたユーザの過去の行動特徴量と、最新の関心度特徴量との関係の例を示す説明図である。
【図３１】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量と関心の関係を、異なるユーザ間で比較した例を示す説明図である。
【図３２】ユーザＢが店舗に滞在したときの履歴情報として記憶されている歩行／停止時系列パターンをグラフ化した説明図である。
【図３３】関心度計測システムの最小の構成例を示すブロック図である。
【図３４】関心度計測システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】  以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。本発明による関心度計測システムは、ユーザ個人の歩行／停止動作の歩行／停止時系列パターンや、歩行外行動時系列パターン又は端末姿勢時系列パターンを用いて、ユーザ毎に異なる関心のもち方が表れた行動特徴量を定量化し、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出できる。
【００１７】  本発明による関心度計測システムは、センサを用いて取得したセンサデータを受信するセンサデータ受信部と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報と滞在時間情報とを取得するエリア情報取得／通知部と、センサデータに基づいてユーザが歩いている状態であるか立ち止まっている状態であるかを判定し、歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成部と、ユーザが歩行以外の行動をしている状態であるかを判定し、歩行外行動時系列パターンを生成する歩行外行動パターン生成部、又はユーザ端末の姿勢を判定し、端末姿勢時系列パターンを生成する端末姿勢パターン生成部と、得られた歩行／停止時系列パターンと、歩行外行動時系列パターン又は端末姿勢時系列パターンとに基づいて、そのユーザの関心を示す特徴量を算出する行動特徴量算出部と、行動特徴量算出部が算出した行動特徴量に基づいて、ユーザのエリアに対する関心度を判定するエリア関心度判定部とを備える。
【００１８】  上記のような構成を採用し、ユーザ個人の歩行／停止時系列パターンや歩行外行動時系列パターン又は端末姿勢時系列パターンに基づいて関心の度合いや傾向を示す特徴量を算出する。そのようにすることによって、例えば、ユーザの行動状況を詳細に把握して、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザがそのエリアに対してもつ関心の特徴をより詳細に把握することができ、本発明の目的を達成することができる。
【００１９】  なお、本発明による関心度計測システムは、例えば、ユーザにとって関心のある情報だけを取捨選択された状態で情報配信する用途に用いることができる。また、店舗が関心度情報を入手することによって、より魅力ある売り場作りを模索するデータとして利用する用途に用いることができる。また、関心度情報を他者と共有することによって、ユーザ自身が自覚していなかった自分の関心の傾向を知る等の用途に用いることができる。
【００２０】実施形態１．  まず、本発明の第１の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明による関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態では、関心度計測システムは、センサ端末１と、関心度計測装置２と、関心度出力装置３とを含む。
【００２１】  センサ端末１は、人物の歩行／停止動作、歩行以外の行動（以下、歩行外行動という）に関する情報を取得するためのセンサを備える。また、センサ端末１は、センサを用いて取得したセンサ時系列データを関心度計測装置２に送信する機能を備える。センサ端末１は、例えば、加速度センサを搭載した携帯電話機等の携帯端末によって実現される。この場合、センサ端末１は、加速度センサが検出する加速度の時系列データ（以下、センサ時系列データともいう）を、当該センサ端末１（携帯電話機）を携帯するユーザの歩行／停止動作に関する情報として、携帯電話網を含む通信ネットワークを介して関心度計測装置２に送信する。
【００２２】  関心度計測装置２は、例えば、関心度計測サービスを提供するサービス事業者や通信キャリアが運営する装置である。関心度計測装置２は、例えば、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて実現される。なお、関心度計測装置２を含む関心度計測システムは、１つの携帯電話機等の携帯端末（関心度計測端末）を用いて実現されてもよい。
【００２３】  図１に示すように、関心度計測装置２は、センサデータ受信部２１と、エリア滞在情報取得／通知部２２と、センサデータ記憶／読出部２３と、歩行／停止パターン生成部２４と、歩行外行動パターン生成部２８と、行動特徴量算出部２５と、エリア関心度判定部２６とを含む。
【００２４】  センサデータ受信部２１は、センサ端末１が取得したセンサ時系列データを、通信ネットワークを介してセンサ端末１から受信する機能を備える。また、センサデータ受信部２１は、受信したセンサ時系列データを、センサデータ記憶／読出部２３に供給（出力）する機能を備える。なお、センサデータ受信部２１は、例えば、センサ端末１が携帯電話機によって実現される場合、携帯電話機の基地局や、無線ＬＡＮのアクセスポイント等によって実現される。
【００２５】  エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザが滞在しているエリアの位置と、ユーザがそのエリアに滞在した時間とを含むエリア滞在情報を取得する機能を備える。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、取得したエリア滞在情報を関心度計測装置２に送信又は出力する機能を備える。
【００２６】  エリア滞在情報取得／通知部２２は、エリア滞在情報の取得方法として、例えば、センサ端末１が携帯電話機である場合、携帯電話機に搭載されるＧＰＳ受信機が受信した測位情報を用いて、ユーザがある一定範囲のエリアに入ってから出るまでの時間を滞在時間として求める。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、求めたエリア滞在情報を、通信ネットワークを介して関心度計測装置２に送信する。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、プログラムに従って動作する携帯電話機のＣＰＵ、ＧＰＳ受信機及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００２７】  また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、例えば、各地に設置された複数センサデータ受信部２１（基地局やアクセスポイント）の設置位置を、予めデータベースに記憶しておく。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、センサ時系列データのデータ受信に用いたセンサデータ受信部２１の位置情報を、ユーザの滞在エリアとして求める。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、同じセンサデータ受信部２１が連続してデータ受信していた時間を滞在時間として求める。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、求めたエリア滞在情報を関心度計測装置２に出力する。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、関心度計測装置２を実現する情報処理装置のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００２８】  また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザ自身の操作に従って、関心度計測装置２に対して、滞在エリアへの出入を明示的に示すエリア滞在情報を通知（送信）してもよい。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、プログラムに従って動作する携帯電話機のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００２９】  また、エリア情報取得部２２は、ユーザのエリア滞在時間が確定した時点で、センサデータ記憶／読出し部２３に対して、センサ時系列データを歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８に供給（出力）することを指示するための通知情報を通知（出力）する機能を備える。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、同時に、エリア関心度判定部２６に向けて、エリア滞在情報を供給（出力）する機能を備える。
【００３０】  センサデータ記憶／読出部２３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。センサデータ記憶／読出部２３は、センサデータ受信部２１から入力するセンサ時系列データをデータベース装置に記憶し続ける機能を備える。また、センサデータ記憶／読出部２３は、エリア滞在情報取得／通知部２２から、ユーザのエリア滞在時間が確定した旨の通知情報を入力すると、データベース装置に記憶するセンサ時系列データを読み出し、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８に供給（出力）する機能を備える。
【００３１】  歩行／停止パターン生成部２４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。歩行／停止パターン生成部２４は、センサデータ記憶／読出部２３から入力したセンサ時系列データに基づいて、ユーザが歩いている状態であるか立ち止まっている状態であるかを判定する機能を備える。また、歩行／停止パターン生成部２４は、その判定結果を歩行／停止時系列パターンとして行動特徴量算出部２５に供給（出力）する機能を備える。
【００３２】  例えば、センサ端末１が備えるセンサが加速度センサである場合、歩行／停止パターン生成部２４は、１秒間の加速度の分散値等を算出する。また、歩行／停止パターン生成部２４は、その算出した分散値等の値と、予め設定された閾値との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかの判定を行う。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、判定結果を時系列順に並べて歩行／停止時系列パターンを生成する。
【００３３】  歩行外行動パターン生成部２８は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。歩行外行動パターン生成部２８は、センサデータ記憶／読出部２３から入力したセンサ時系列データに基づいて、ユーザが歩行外行動をしている状態であるか否かを判定する機能を備える。また、歩行外行動パターン生成部２８は、その判定結果を歩行外行動時系列パターンとして行動特徴量算出部２５に供給（出力）する機能を備える。
【００３４】  なお、本実施形態において、「歩行外行動」とは、例えば、ユーザが商品を手にとって見ている状態や、商品を見るためにしゃがんでいる状態、屈んでいる状態、背伸びをしている状態、棚の周りをゆっくり動いている状態等、歩行以外の何らかの行動をユーザが行っている状態をいう。
【００３５】  例えば、センサ端末１が備えるセンサが加速度センサである場合、歩行外行動パターン生成部２８は、センサ端末１からの加速度の波形に基づいて、ユーザが歩行外行動をしている状態であるか否かを判定する。この場合、例えば、歩行外行動パターン生成部２８は、センサ時系列データ中の加速度のピーク値（例えば、時系列データ中の所定閾値以上の範囲の領域で最大となる値）が出現する間隔を求め、ピーク値が出現する間隔が所定間隔以下である場合に、ユーザが歩行外行動をしている状態であると判定することができる。すなわち、一般に、ユーザが歩行している場合に検出される加速度波形では加速度のピーク値の間隔が長いのに対して、ユーザが同じ場所で屈んだり背伸びしたりする等の歩行外行動をしている場合には加速度のピーク値の間隔が短くなる。従って、歩行外行動パターン生成部２８は、加速度のピーク値が出現する間隔が短い場合には、ユーザが歩行外行動をしている状態であると判断することができる。そして、歩行外行動パターン生成部２８は、判定結果を時系列順に並べて歩行外行動時系列パターンを生成する。
【００３６】  なお、具体的には、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、入力した加速度センサ時系列データに基づいて、加速度の分散値を求めるとともに、加速度に基づいて重力ベクトルの分散値を求め、後述する図１７に示すアルゴリズムに従って、ユーザが歩行／停止又は歩行外行動をしている状態であるか否かを判定する。例えば、後述する図１７に示すように、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、求めた加速度の分散値が所定の閾値よりも大きいか否かを判定し、所定の閾値よりも大きいと判定すると、加速度のピーク間隔が所定の範囲内に入っているか否かを判定する（図１７のステップＳ１０，Ｓ１１参照）。そして、所定の範囲内に入っていれば、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、ユーザが歩行状態であると判定する（図１７のステップＳ１２参照）。また、所定の範囲内に入っていなければ、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、ユーザが歩行外行動をしている状態であると判定する（図１７のステップＳ１３参照）。
【００３７】  一方、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、求めた加速度の分散値が所定の閾値よりも大きくなかった場合には、求めた重力ベクトルの分散値が所定の閾値よりも大きいか否かを判定し、所定の閾値よりも大きくないと判定した場合には、ユーザが停止状態であると判定する（図１７のステップＳ１４，Ｓ１５参照）。また、所定の閾値よりも大きいと判定した場合には、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、ユーザが停止状態であるものの、その停止している場所で体を動かしている状態であると判定する（図１７のステップＳ１６参照）。
【００３８】  行動特徴量算出部２５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。行動特徴量算出部２５は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンと、歩行外行動パターン生成部２８から入力した歩行外行動時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動特徴を示す行動特徴量を求める機能を備える。また、行動特徴量算出部２５は、求めた行動特徴量をエリア関心度判定部２６に出力する機能を備える。
【００３９】  行動特徴量算出部２５は、例えば、行動特徴量として、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の歩行時間や立ち止まり時間、歩行外行動時間又はそれらの総和や平均値、歩行時間と停止時間と歩行外行動時間との比率、歩行回数や立ち止まり回数、歩行外行動回数等の特徴量を算出する。そして、行動特徴量算出部２５は、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【００４０】  エリア関心度判定部２６は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対する関心の大きさを示すエリア関心度を判定する機能を備える。また、エリア関心度判定部２６は、判定したエリア関心度を示すエリア関心度情報を関心度出力装置３に出力する機能を備える。
【００４１】  エリア関心度判定部２６は、例えば、予め設定された閾値と、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行う。そして、エリア関心度判定部２６は、エリアでの滞在時間が長いが立ち止まり時間が短いユーザについて、エリアに対して興味を惹かれる度合いが小さいと判定する。また、エリア関心度判定部２６は、エリアでの滞在時間が短いが立ち止まり時間の比率が多いユーザについて、エリアに対して強く興味を惹かれていると判定する。また、エリア関心度判定部２６は、例えば、行動特徴量としての歩行外行動時間が大きい場合には、ユーザが姿勢を変えたり、しゃがんだりしている状態であると判断することができ、ユーザが棚等にある商品に興味を示している状態であると判断することができる。そのような判定を行うことにより、エリア関心度判定部２６は、そのエリアに対するユーザのエリア関心度を判定し、エリア関心度の判定結果（エリア関心度情報）を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００４２】  関心度出力装置３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及びネットワークインタフェース部によって実現されてもよい。関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したユーザ毎のエリア関心度情報を利用可能な形で出力する装置である。
【００４３】  例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に本人の関心度情報を表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、ユーザの近くの表示装置にエリア関心度を送信し、その表示装置の表示部に本人の関心度情報を表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を選択したり生成したりするコンテンツサーバに送信する。この場合、コンテンツサーバは、受信したエリア関心度情報に基づいて、ユーザ毎に関心の高い推薦情報を選択／生成し、ユーザが携帯する携帯電話機等の端末に送信する。
【００４４】  なお、本実施形態において、関心度計測装置２を実現する情報処理装置の記憶装置（図示せず）は、ユーザ毎のエリア関心度を計測するための各種プログラムを記憶している。例えば、関心度計測装置２を実現する情報処理装置の記憶装置は、コンピュータに、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータを、取得したエリア滞在情報に応じて読み出す処理と、読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する処理と、生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理とを実行させるための関心度計測プログラムを記憶している。
【００４５】  次に、動作について説明する。図２は、関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。ユーザがあるエリアを訪れると（ステップＡ１）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、エリア滞在情報を取得する（ステップＢ１）。例えば、センサ端末１が加速度センサを搭載した携帯電話機であり、エリア情報取得／通知部２２が携帯電話機に搭載されたＧＰＳ受信機を用いて実現されるものとする。この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ＧＰＳ信号に基づいて、ユーザがある特定のエリア内に立ち入った旨の情報を取得する（求める）。そして、センサ端末１と関心度計測装置２との間のセンサ時系列データの送受信が開始される。
【００４６】  センサ端末１は、ユーザの歩行や停止の行動に従って時系列データを取得し（ステップＡ２）、センサデータ受信部２１に送信する（ステップＡ３）。例えば、センサが携帯電話機に搭載された加速度センサである場合、センサ端末１は、携帯電話機の通信手段を用いて、一定時間毎に、取得したセンサ時系列データの送信を行う。すると、関心度計測装置２のセンサデータ受信部２１は、センサ端末１からセンサ時系列データを受信する（ステップＢ２）
【００４７】  次いで、ユーザがエリアから離れると（ステップＡ４）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザがエリアに滞在した時間情報を確定し、センサデータ記憶／読出部２３及びエリア関心度判定部２６に通知情報を出力する。すると、センサデータ記憶／読出部２３は、ユーザがエリアに滞在した時間帯のセンサ時系列データをデータベース装置から抽出し、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８に供給（出力）する（ステップＢ３）。
【００４８】  次いで、歩行／停止パターン生成部２４は、センサデータ記憶／読出部２３から入力したセンサ時系列データに基づいて、歩行／停止時系列パターンを生成し、行動特徴量算出部２５に供給（出力）する（ステップＢ４１）。例えば、センサが加速度センサである場合、歩行／停止パターン生成部２４は、１秒間の加速度の分散値等を算出して、その算出した分散値等の値と、予め設定された閾値との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかの判定を行う。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、その判定結果を時系列順に並べて、歩行／停止の時系列パターンを生成する。
【００４９】  また、歩行外行動パターン生成部２８は、センサデータ記憶／読出部２３から入力したセンサ時系列データに基づいて、歩行外行動時系列パターンを生成し、行動特徴量算出部２５に供給（出力）する（ステップＢ４２）。例えば、センサ端末１が備えるセンサが加速度センサである場合、歩行外行動パターン生成部２８は、センサ端末１からの加速度の波形に基づいて、ユーザが歩行外行動をしている状態であるか否かの判定を行う。そして、歩行外行動パターン生成部２８は、その判定結果を時系列順に並べて、歩行外行動時系列パターンを生成する。
【００５０】  なお、図２に示す例では、まずステップＢ４１の歩行／停止時系列パターンを生成する処理を実行してから、ステップＢ４２の歩行外行動時系列パターンを生成する処理を実行する場合を示しているが、処理の実行順は、本実施形態で示したものに限られない。例えば、逆に、ステップＢ４２の歩行外行動時系列パターンを生成する処理を先に実行してから、ステップＢ４１の歩行／停止時系列パターンを生成する処理を実行してもよい。また、例えば、ステップＢ４１の歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、ステップＢ４２の歩行外行動時系列パターンを生成する処理とを並行処理的に実行してもよい。
【００５１】  次いで、行動特徴量算出部２５は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンと、歩行外行動パターン生成部２８から入力した歩行外行動時系列パターンとに基づいて、例えば、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の歩行時間や立ち止まり時間、歩行外行動時間又はそれらの総和や平均値、歩行時間と停止時間と歩行外行動時間との比率、歩行回数や立ち止まり回数、歩行外行動回数等の行動特徴量を算出する（ステップＢ５）。そして、行動特徴量算出部２５は、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【００５２】  次いで、エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６は、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザの関心度を判定する。また、例えば、エリア関心度判定部２６は、行動特徴量としての歩行外行動時間が大きい場合には、ユーザが姿勢を変えたり、しゃがんだりしている状態であると判断することができ、ユーザが棚等にある商品に興味を示している状態であると判断することができる。そして、エリア関心度判定部２６は、求めたエリア関心度情報を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００５３】  次いで、エリア関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したエリア関心度情報を出力する制御を行う（ステップＢ７）。例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を生成するコンテンツサーバ等に送信する等の制御を行う。
【００５４】  以上のように、本実施形態によれば、関心度計測システムは、センサを用いてユーザの歩行状態と停止状態とを示す歩行／停止時系列パターンを得るとともに、センサを用いてユーザが歩行外行動を行っている状態であるかを示す歩行外行動時系列パターンを得る。そのようにすることによって、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の歩行時間や立ち止まり時間、歩行外行動時間又はそれらの総和や平均値、歩行時間と停止時間と歩行外行動時間との比率、歩行回数や立ち止まり回数、歩行外行動回数等、関心の度合いや傾向を示す特徴量に基づいて、ユーザ毎の関心度を判定する。そのため、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザの歩行／停止時系列パターンや歩行外行動時系列パターンから算出した行動特徴量を用いることによって、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。
【００５５】  なお、本実施形態によれば、歩行／停止時系列パターンに加えて歩行外行動時系列パターンから算出した行動特徴量を用いるので、単に歩行状態であるか停止状態であるかだけでなく、ユーザが歩行外行動を行っている状態であるか等、ユーザの行動状況を詳細に把握した上で関心度を算出することができる。そのため、関心度をより精度よく求めることができ、例えば、ユーザ毎の関心の詳細（例えば、棚の商品を手にとって見ている状態であるか）を事細かに判定することができる。
【００５６】  従って、ユーザの行動状況を詳細に把握して、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【００５７】実施形態２．  次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。図３は、第２の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、本実施形態では、関心度計測装置２が、図１で示した歩行外行動パターン生成部２８に代えて、端末姿勢パターン生成部２９を含む点で、第１の実施形態と異なる。また、本実施形態では、センサデータ記憶／読出部２３Ａ、行動特徴量算出部２５Ａ、及びエリア関心度判定部２６Ａの機能が、第１の実施形態で示したセンサデータ記憶／読出部２３、行動特徴量算出部２５、及びエリア関心度判定部２６の機能と異なる。なお、それ以外の構成要素の機能については、第１の実施形態で示したそれらの機能と同様である。
【００５８】  センサデータ記憶／読出部２３Ａは、第１の実施形態で示したセンサデータ記憶／読出部２３と同様に、センサデータ受信部２１から入力するセンサ時系列データをデータベース装置に記憶し続ける機能を備える。また、センサデータ記憶／読出部２３Ａは、第１の実施形態で示したセンサデータ記憶／読出部２３と異なり、エリア滞在情報取得／通知部２２から、ユーザのエリア滞在時間が確定した旨の通知情報を入力すると、データベース装置に記憶するセンサ時系列データを読み出し、歩行／停止パターン生成部２４及び端末姿勢パターン生成部２９に供給（出力）する機能を備える。
【００５９】  端末姿勢パターン生成部２９は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。端末姿勢パターン生成部２９は、センサデータ記憶／読出部２３から入力したセンサ時系列データに基づいて、ユーザが所持するセンサ端末１（ユーザ端末）の姿勢を検出する機能を備える。また、端末姿勢パターン生成部２９は、その検出結果を端末姿勢時系列パターンとして行動特徴量算出部２５に供給（出力）する機能を備える。
【００６０】  例えば、センサ端末１が備えるセンサが加速度センサである場合、端末姿勢パターン生成部２９は、センサ端末１からの加速度に基づいて、センサ端末１の姿勢を示す重力ベクトルを求めることによって、センサ端末１の姿勢を検出する。そして、端末姿勢パターン生成部２９は、検出結果を時系列順に並べて端末姿勢時系列パターンを生成する。
【００６１】  行動特徴量算出部２５Ａは、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンと、端末姿勢パターン生成部２９から入力した端末姿勢時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動特徴を示す行動特徴量を求める機能を備える。また、行動特徴量算出部２５Ａは、求めた行動特徴量をエリア関心度判定部２６Ａに出力する機能を備える。
【００６２】  行動特徴量算出部２５Ａは、例えば、行動特徴量として、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の歩行時間や立ち止まり時間又はそれらの総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、歩行回数や立ち止まり回数等の特徴量を算出する。また、行動特徴量算出部２５Ａは、例えば、所定状態（例えば、ユーザがセンサ端末１の表示画面を見ている状態）のときのセンサ端末１の姿勢を基準姿勢と定義し、入力した端末姿勢時系列パターンで示される現在のセンサ端末１の姿勢と基準姿勢との類似度Ｓを行動特徴量として求める。具体的には、行動特徴量算出部２５Ａは、端末姿勢時系列パターンで示される現在のセンタ端末１の各姿勢と基準姿勢との個々の類似度を求め、それらの平均値を行動特徴量として算出する。また、行動特徴量算出部２５Ａは、例えば、入力した端末姿勢時系列パターンに基づいて、重力ベクトルの分散値を行動特徴量として求める。そして、行動特徴量算出部２５Ａは、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６Ａに供給（出力）する。
【００６３】  エリア関心度判定部２６Ａは、行動特徴量算出部２５Ａから入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対する関心の大きさを示すエリア関心度を判定する機能を備える。また、エリア関心度判定部２６Ａは、判定したエリア関心度を示すエリア関心度情報を関心度出力装置３に出力する機能を備える。
【００６４】  エリア関心度判定部２６Ａは、第１の実施形態と同様に、例えば、予め設定された閾値と、行動特徴量算出部２５Ａから入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行う。そして、エリア関心度判定部２６Ａは、エリアでの滞在時間が長いが立ち止まり時間が短いユーザについて、エリアに対して興味を惹かれる度合いが小さいと判定する。また、エリア関心度判定部２６Ａは、エリアでの滞在時間が短いが立ち止まり時間の比率が多いユーザについて、エリアに対して強く興味を惹かれていると判定する。
【００６５】  また、第１の実施形態と異なり、エリア関心度判定部２６Ａは、例えば、行動特徴量としての類似度Ｓの値が大きい場合には、ユーザがアプリケーション等を利用していてセンサ端末１の表示画面を見ている状態であり、陳列されている商品等には興味を示していない状態であると判断することができる。また、エリア関心度判定部２６Ａは、例えば、行動特徴量としての重力ベクトルの分散値が大きい場合には、ユーザが大きく姿勢を変動させながら商品を見ている状態であると判断することができる。そのような判定を行うことにより、エリア関心度判定部２６Ａは、そのエリアに対するユーザのエリア関心度を判定し、エリア関心度の判定結果（エリア関心度情報）を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００６６】  次に、動作について説明する。図４は、第２の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。なお、本実施形態において、ステップＡ１〜Ａ４及びステップＢ１〜Ｂ２の処理は、第１の実施形態で示したそれらの処理と同様である。
【００６７】  ステップＡ４でユーザがエリアから離れると、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザがエリアに滞在した時間情報を確定し、センサデータ記憶／読出部２３Ａ及びエリア関心度判定部２６に通知情報を出力する。すると、センサデータ記憶／読出部２３Ａは、ユーザがエリアに滞在した時間帯のセンサ時系列データをデータベース装置から抽出し、歩行／停止パターン生成部２４及び端末姿勢パターン生成部２９に供給（出力）する（ステップＢ３）。
【００６８】  次いで、歩行／停止パターン生成部２４は、センサデータ記憶／読出部２３Ａから入力したセンサ時系列データに基づいて、歩行／停止時系列パターンを生成し、行動特徴量算出部２５に供給（出力）する（ステップＢ４１）。例えば、センサが加速度センサである場合、歩行／停止パターン生成部２４は、１秒間の加速度の分散値等を算出して、その算出した分散値等の値と、予め設定された閾値との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかの判定を行う。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、その判定結果を時系列順に並べて、歩行／停止の時系列パターンを生成する。
【００６９】  また、端末姿勢パターン生成部２９は、センサデータ記憶／読出部２３Ａから入力したセンサ時系列データに基づいて、端末姿勢時系列パターンを生成し、行動特徴量算出部２５Ａに供給（出力）する（ステップＢ４３）。例えば、センサ端末１が備えるセンサが加速度センサである場合、端末姿勢パターン生成部２９は、センサ端末１からの加速度に基づいて、センサ端末１の姿勢を示す重力ベクトルを求めることによって、センサ端末１の姿勢を検出する。そして、端末姿勢パターン生成部２９は、その検出結果を時系列順に並べて、端末姿勢時系列パターンを生成する。
【００７０】  なお、図４に示す例では、まずステップＢ４１の歩行／停止時系列パターンを生成する処理を実行してから、ステップＢ４３の端末姿勢時系列パターンを生成する処理を実行する場合を示しているが、処理の実行順は、本実施形態で示したものに限られない。例えば、逆に、ステップＢ４３の端末姿勢時系列パターンを生成する処理を先に実行してから、ステップＢ４１の歩行／停止時系列パターンを生成する処理を実行してもよい。また、例えば、ステップＢ４１の歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、ステップＢ４３の端末姿勢時系列パターンを生成する処理とを並行処理的に実行してもよい。
【００７１】  次いで、行動特徴量算出部２５Ａは、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンと、端末姿勢パターン生成部２９から入力した端末姿勢時系列パターンとに基づいて、例えば、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の歩行時間や立ち止まり時間又はそれらの総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、歩行回数や立ち止まり回数等の行動特徴量を算出する（ステップＢ５）。また、行動特徴量算出部２５Ａは、例えば、行動特徴量として、類似度Ｓや重力ベクトルの分散値を算出する。そして、行動特徴量算出部２５Ａは、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６Ａに供給（出力）する。
【００７２】  次いで、エリア関心度判定部２６Ａは、行動特徴量算出部２５Ａから入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６Ａは、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザの関心度を判定する。また、例えば、エリア関心度判定部２６Ａは、行動特徴量としての類似度Ｓの値が大きい場合には、ユーザがアプリケーション等を利用していてセンサ端末１の表示画面を見ている状態であり、陳列されている商品等には興味を示していない状態であると判断することができる。また、例えば、エリア関心度判定部２６Ａは、行動特徴量としての重力ベクトルの分散値が大きい場合には、ユーザが大きく姿勢を変動させながら商品を見ている状態であると判断することができる。そして、エリア関心度判定部２６Ａは、求めたエリア関心度情報を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００７３】  なお、本実施形態において、ステップＢ７の処理は、第１の実施形態で示した処理と同様である。
【００７４】  以上のように、本実施形態によれば、関心度計測システムは、センサを用いてユーザの歩行状態と停止状態とを示す歩行／停止時系列パターンを得るとともに、センサを用いてユーザが歩行外行動を行っている状態であるかを示す歩行外行動時系列パターンを得る。そのようにすることによって、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の歩行時間や立ち止まり時間又はそれらの総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、歩行回数や立ち止まり回数、類似度Ｓや重力ベクトルの分散値等、関心の度合いや傾向を示す特徴量に基づいて、ユーザ毎の関心度を判定する。そのため、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザの歩行／停止時系列パターンや端末姿勢時系列パターンから算出した行動特徴量を用いることによって、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。
【００７５】  なお、本実施形態によれば、歩行／停止時系列パターンに加えて端末姿勢時系列パターンから算出した行動特徴量を用いるので、単に歩行状態であるか停止状態であるかだけでなく、センサ端末１の姿勢から間接的にユーザの行動状況（例えば、センサ端末１の表示画面を見ている状態や、ユーザが大きく姿勢を変動させている状態）を把握した上で関心度を算出することができる。そのため、関心度をより精度よく求めることができ、例えば、ユーザ毎の関心の詳細（例えば、ユーザがセンサ端末１でアプリケーションを利用することに関心を示している状態であるかや、商品に注目している状態であるか）を事細かに判定することができる。
【００７６】  従って、ユーザの行動状況を詳細に把握して、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【００７７】  なお、本実施形態において、関心度計測装置２は、さらに第１の実施形態で示した歩行外行動パターン生成部２８も備えるようにしてもよい。そのように構成すれば、歩行／停止時系列パターンに加えて、歩行外行動時系列パターン及び端末姿勢時系列パターンの両方を用いて行動特徴量を求めて関心度を算出することができ、関心度をさらに精度よく求めることができる。
【００７８】実施形態３．  次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して説明する。図５は、第３の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、本実施形態では、関心度計測システムは、図１で示した構成要素に加えて、環境情報取得／通信部４０を含む点で、第１の実施形態と異なる。また、本実施形態では、エリア関心度判定部２６Ｂの機能が、第１の実施形態で示したエリア関心度判定部２６の機能と異なる。なお、それ以外の構成要素の機能については、第１の実施形態で示したそれらの機能と同様である。
【００７９】  環境情報取得／通信部４０は、具体的には、焦電センサやカメラ、温度センサ、湿度センサ、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。環境情報取得／通信部４０は、エリア内に配置されている焦電センサやカメラ、温度センサ、湿度センサ等の各種センサからの入力に基づいて、ユーザがいるエリアの状況を示す環境情報を求める機能を備える。また、環境情報取得／通信部４０は、求めた環境情報を、ネットワークを介して関心度計測装置２に送信する機能を備える。
【００８０】  例えば、環境情報取得／通信部４０は、エリア内に配置されている焦電センサからの検出信号を入力し、エリア内にいる人の人数を環境情報として求める。また、例えば、エリア内にカメラが配置されている場合には、環境情報取得／通信部４０は、カメラが撮影した画像を画像解析して、エリア内にいる人の人数を環境情報として求めてもよい。また、例えば、環境情報取得／通信部４０は、エリア内に配置されている気温センサからの検出信号を入力し、エリア内の気温を環境情報として求める。また、例えば、環境情報取得／通信部４０は、エリア内に配置されている湿度センサからの検出信号を入力し、エリア内の湿度を環境情報として求める。
【００８１】  エリア関心度判定部２６Ｂは、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報と、環境情報取得／通信部４０から入力した環境情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対する関心の大きさを示すエリア関心度を判定する機能を備える。また、エリア関心度判定部２６Ｂは、判定したエリア関心度を示すエリア関心度情報を関心度出力装置３に出力する機能を備える。
【００８２】  エリア関心度判定部２６Ｂは、第１の実施形態と同様に、例えば、予め設定された閾値と、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行う。そして、エリア関心度判定部２６Ｂは、エリアでの滞在時間が長いが立ち止まり時間が短いユーザについて、エリアに対して興味を惹かれる度合いが小さいと判定する。また、エリア関心度判定部２６Ｂは、エリアでの滞在時間が短いが立ち止まり時間の比率が多いユーザについて、エリアに対して強く興味を惹かれていると判定する。
【００８３】  また、第１の実施形態と異なり、エリア関心度判定部２６Ｂは、例えば、環境情報に示されるエリア内の人数が多い（例えば、所定数以上）場合には、人が多く集まる場所にユーザが関心をもっていると判定することができる。また、エリア関心度判定部２６Ｂは、例えば、環境情報に示されるエリア内の気温が高い（例えば、温度が所定値以上）場合には、暑いエリアであるにもかかわらずユーザが滞在していると判断することができ、そのエリアにユーザが強い関心をもっていると判定することができる。そのような判定を行うことにより、エリア関心度判定部２６Ｂは、そのエリアに対するユーザのエリア関心度を判定し、エリア関心度の判定結果（エリア関心度情報）を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００８４】  次に、動作について説明する。図６は、第３の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。なお、本実施形態において、ステップＡ１〜Ａ４及びステップＢ１〜Ｂ５の処理は、第１の実施形態で示したそれらの処理と同様である。
【００８５】  ステップＢ５１では、エリア関心度判定部２６Ｂは、環境情報取得／通信部４０が求めた環境情報を取得する。例えば、エリア関心度判定部２６Ｂは、環境情報取得／通信部４０から、ネットワークを介して環境情報を受信する。なお、環境情報取得／通信部４０から環境情報を受信するタイミングは、本実施形態で示したものに限られない。例えば、エリア関心度判定部２６Ｂは、エリア関心度算出のタイミングとは無関係に、環境情報取得／通信部４０から環境情報を随時受信し、記憶部に記憶しておいてもよい。そして、ステップＢ５１では、エリア関心度判定部２６Ｂは、記憶部に記憶されている最新の環境情報を抽出するようにしてもよい。
【００８６】  次いで、エリア関心度判定部２６Ｂは、行動特徴量算出部２５Ｂから入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報と、環境情報取得／通信部４０から入力した環境情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６Ｂは、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザの関心度を判定する。また、例えば、エリア関心度判定部２６Ｂは、環境情報に示されるエリア内の人数が多い（例えば、所定数以上）場合には、人が多く集まる場所にユーザが関心をもっていると判定することができる。また、例えば、エリア関心度判定部２６Ｂは、環境情報に示されるエリア内の気温が高い（例えば、温度が所定値以上）場合には、暑いエリアであるにもかかわらずユーザが滞在していると判断することができ、そのエリアにユーザが強い関心をもっていると判定することができる。そして、エリア関心度判定部２６Ｂは、求めたエリア関心度情報を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００８７】  なお、本実施形態において、ステップＢ７の処理は、第１の実施形態で示した処理と同様である。
【００８８】  以上のように、本実施形態によれば、行動特徴量に加えて、エリア内の状況を示す環境情報に基づいて、ユーザの関心度を判定する。そのため、第１の実施形態の効果に加えて、エリア内の人数や気温、湿度等のエリア状況も把握した上で、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。
【００８９】  なお、本実施形態では、第１の実施形態で示した関心度計測システムにおいて、さらに環境情報取得／通信部４０を備えるように構成する場合を示したが、第２の実施形態で示した関心度計測システムにおいて、環境情報取得／通信部４０を備えるように構成してもよい。また、例えば、第１の実施形態で示した歩行外行動パターン生成部２８と、第２の実施形態で示した端末姿勢パターン生成部２９との両方の構成要素を備えるように構成した関心度計測システムにおいて、さらに環境情報取得／通信部４０を備えるように構成しても構わない。
【００９０】実施形態４．  次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して説明する。図７は、第４の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態では、関心度計測システムは、センサ端末１と、関心度計測装置２と、関心度出力装置３とを含む。
【００９１】  センサ端末１は、人物の歩行／停止動作に関する情報を取得するためのセンサを備える。また、センサ端末１は、センサを用いて取得したセンサ時系列データを関心度計測装置２に送信する機能を備える。センサ端末１は、例えば、加速度センサを搭載した携帯電話機等の携帯端末によって実現される。この場合、センサ端末１は、加速度センサが検出する加速度の時系列データ（以下、センサ時系列データともいう）を、当該センサ端末１（携帯電話機）を携帯するユーザの歩行／停止動作に関する情報として、携帯電話網を含む通信ネットワークを介して関心度計測装置２に送信する。
【００９２】  関心度計測装置２は、例えば、関心度計測サービスを提供するサービス事業者や通信キャリアが運営する装置である。関心度計測装置２は、例えば、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて実現される。なお、関心度計測装置２を含む関心度計測システムは、１つの携帯電話機等の携帯端末（関心度計測端末）を用いて実現されてもよい。
【００９３】  図７に示すように、関心度計測装置２は、センサデータ受信部２１と、エリア滞在情報取得／通知部２２と、センサデータ記憶／読出部２３と、歩行／停止パターン生成部２４と、行動特徴量算出部２５と、エリア関心度判定部２６とを含む。
【００９４】  センサデータ受信部２１は、センサ端末１が取得したセンサ時系列データを、通信ネットワークを介してセンサ端末１から受信する機能を備える。また、センサデータ受信部２１は、受信したセンサ時系列データを、センサデータ記憶／読出部２３に供給（出力）する機能を備える。なお、センサデータ受信部２１は、例えば、センサ端末１が携帯電話機によって実現される場合、携帯電話機の基地局や、無線ＬＡＮのアクセスポイント等によって実現される。
【００９５】  エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザが滞在しているエリアの位置と、ユーザがそのエリアに滞在した時間とを含むエリア滞在情報を取得する機能を備える。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、取得したエリア滞在情報を関心度計測装置２に送信又は出力する機能を備える。
【００９６】  エリア滞在情報取得／通知部２２は、エリア滞在情報の取得方法として、例えば、センサ端末１が携帯電話機である場合、携帯電話機に搭載されるＧＰＳ受信機が受信した測位情報を用いて、ユーザがある一定範囲のエリアに入ってから出るまでの時間を滞在時間として求める。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、求めたエリア滞在情報を、通信ネットワークを介して関心度計測装置２に送信する。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、プログラムに従って動作する携帯電話機のＣＰＵ、ＧＰＳ受信機及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００９７】  また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、例えば、各地に設置された複数センサデータ受信部２１（基地局やアクセスポイント）の設置位置を、予めデータベースに記憶しておく。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、センサ時系列データのデータ受信に用いたセンサデータ受信部２１の位置情報を、ユーザの滞在エリアとして求める。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、同じセンサデータ受信部２１が連続してデータ受信していた時間を滞在時間として求める。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、求めたエリア滞在情報を関心度計測装置２に出力する。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、関心度計測装置２を実現する情報処理装置のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００９８】  また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザ自身の操作に従って、関心度計測装置２に対して、滞在エリアへの出入を明示的に示すエリア滞在情報を通知（送信）してもよい。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、プログラムに従って動作する携帯電話機のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００９９】  また、エリア情報取得部２２は、ユーザのエリア滞在時間が確定した時点で、センサデータ記憶／読出し部２３に対して、センサ時系列データを歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）することを指示するための通知情報を通知（出力）する機能を備える。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、同時に、エリア関心度判定部２６に向けて、エリア滞在情報を供給（出力）する機能を備える。
【０１００】  センサデータ記憶／読出部２３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。センサデータ記憶／読出し部２３は、センサデータ受信部２１から入力するセンサ時系列データをデータベース装置に記憶し続ける機能を備える。また、センサデータ記憶／読出部２３は、エリア滞在情報取得／通知部２２から、ユーザのエリア滞在時間が確定した旨の通知情報を入力すると、データベース装置に記憶するセンサ時系列データを読み出し、歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する機能を備える。
【０１０１】  歩行／停止パターン生成部２４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。歩行／停止パターン生成部２４は、センサデータ記憶／読出部２３から入力したセンサ時系列データに基づいて、ユーザが歩いている状態であるか立ち止まっている状態であるかを判定する機能を備える。また、歩行／停止パターン生成部２４は、その判定結果を歩行／停止時系列パターンとして行動特徴量算出部２５に供給（出力）する機能を備える。
【０１０２】  例えば、センサ端末１が備えるセンサが加速度センサである場合、歩行／停止パターン生成部２４は、１秒間の加速度の分散値等を算出する。また、歩行／停止パターン生成部２４は、その算出した分散値等の値と、予め設定された閾値との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかの判定を行う。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、判定結果を時系列順に並べて歩行／停止時系列パターンを生成する。
【０１０３】  行動特徴量算出部２５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。行動特徴量算出部２５は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動特徴を示す行動特徴量を求める機能を備える。また、行動特徴量算出部２５は、求めた行動特徴量をエリア関心度判定部２６に出力する機能を備える。
【０１０４】  行動特徴量算出部２５は、例えば、行動特徴量として、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、立ち止まりの回数等の特徴量を算出する。そして、行動特徴量算出部２５は、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【０１０５】  エリア関心度判定部２６は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対する関心の大きさを示すエリア関心度を判定する機能を備える。また、エリア関心度判定部２６は、判定したエリア関心度を示すエリア関心度情報を関心度出力装置３に出力する機能を備える。
【０１０６】  エリア関心度判定部２６は、例えば、予め設定された閾値と、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行う。そして、エリア関心度判定部２６は、エリアでの滞在時間が長いが立ち止まり時間が短いユーザについて、エリアに対して興味を惹かれる度合いが小さいと判定する。また、エリア関心度判定部２６は、エリアでの滞在時間が短いが立ち止まり時間の比率が多いユーザについて、エリアに対して強く興味を惹かれていると判定する。そのような判定を行うことにより、エリア関心度判定部２６は、そのエリアに対するユーザのエリア関心度を判定し、エリア関心度の判定結果（エリア関心度情報）を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【０１０７】  関心度出力装置３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及びネットワークインタフェース部によって実現されてもよい。関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したユーザ毎のエリア関心度情報を利用可能な形で出力する装置である。
【０１０８】  例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に本人の関心度情報を表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を選択したり生成したりするコンテンツサーバに送信する。この場合、コンテンツサーバは、受信したエリア関心度情報に基づいて、ユーザ毎に関心の高い推薦情報を選択／生成し、ユーザが携帯する携帯電話機等の端末に送信する。
【０１０９】  なお、本実施形態において、関心度計測装置２を実現する情報処理装置の記憶装置（図示せず）は、ユーザ毎のエリア関心度を計測するための各種プログラムを記憶している。例えば、関心度計測装置２を実現する情報処理装置の記憶装置は、コンピュータに、ユーザの動作状態を示すデータをセンサを用いて取得する処理と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出す処理と、読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理とを実行させるための関心度計測プログラムを記憶している。
【０１１０】  次に、動作について説明する。図８は、第４の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。ユーザがあるエリアを訪れると（ステップＡ１）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、エリア滞在情報を取得する（ステップＢ１）。例えば、センサ端末１が加速度センサを搭載した携帯電話機であり、エリア情報取得／通知部２２が携帯電話機に搭載されたＧＰＳ受信機を用いて実現されるものとする。この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ＧＰＳ信号に基づいて、ユーザがある特定のエリア内に立ち入った旨の情報を取得する（求める）。そして、センサ端末１と関心度計測装置２との間のセンサ時系列データの送受信が開始される。
【０１１１】  センサ端末１は、ユーザの歩行や停止の行動に従って時系列データを取得し（ステップＡ２）、センサデータ受信部２１に送信する（ステップＡ３）。例えば、センサが携帯電話機に搭載された加速度センサである場合、センサ端末１は、携帯電話機の通信手段を用いて、一定時間毎に、取得したセンサ時系列データの送信を行う。すると、関心度計測装置２のセンサデータ受信部２１は、センサ端末１からセンサ時系列データを受信する（ステップＢ２）
【０１１２】  次いで、ユーザがエリアから離れると（ステップＡ４）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザがエリアに滞在した時間情報を確定し、センサデータ記憶／読出部２３及びエリア関心度判定部２６に通知情報を出力する。すると、センサデータ記憶／読出部２３は、ユーザがエリアに滞在した時間帯のセンサ時系列データをデータベース装置から抽出し、歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する（ステップＢ３）。
【０１１３】  次いで、歩行／停止パターン生成部２４は、センサデータ記憶／読出部２３から入力したセンサ時系列データに基づいて、歩行／停止時系列パターンを生成し、行動特徴量算出部２５に供給（出力）する（ステップＢ４）。例えば、センサが加速度センサである場合、歩行／停止パターン生成部２４は、１秒間の加速度の分散値等を算出して、その算出した分散値等の値と、予め設定された閾値との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかの判定を行う。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、その判定結果を時系列順に並べて、歩行／停止の時系列パターンを生成する。
【０１１４】  次いで、行動特徴量算出部２５は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンに基づいて、例えば、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間との比率等の行動特徴量を算出する（ステップＢ５）。そして、行動特徴量算出部２５は、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【０１１５】  次いで、エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６は、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザの関心度を判定する。そして、エリア関心度判定部２６は、求めたエリア関心度情報を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【０１１６】  次いで、エリア関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したエリア関心度情報を出力する制御を行う（ステップＢ７）。例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を生成するコンテンツサーバ等に送信する等の制御を行う。
【０１１７】  以上のように、本実施形態によれば、関心度計測システムは、センサを用いてユーザの歩行状態と停止状態とを示す時系列パターンを得る。そのようにすることによって、立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、立ち止まりの回数等、関心の度合いや傾向を示す特徴量に基づいて、ユーザ毎の関心度を判定する。そのため、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザの歩行／停止時系列パターンから算出した行動特徴量を用いることによって、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。例えば、図９に一例として示すように、事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザ関心度との関係に基づいて、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いによって、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。従って、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【０１１８】  なお、本実施の形態において、歩行／停止パターン生成部２４は、例えば、第１の実施形態と同様の手法を用いて、ユーザが歩行外行動を行っている状態も判定するようにしてもよい。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、例えば、歩行外行動と判定した区間を除外した歩行／停止時系列パターンを生成するようにしてもよい。すなわち、例えば、歩行状態であるか停止状態であるかを択一的に判定するだけでは、ユーザが屈んだり背伸びしたりした状態も歩行状態であると誤判定してしまい、歩行／停止時系列パターンの精度が低下してしまう可能性がある。そこで、歩行外行動を行っている状態も判定して歩行／停止時系列データから除外するようにすれば、歩行／停止時系列データの精度を高めることができ、ユーザの関心度判定の精度を高めることができる。
【０１１９】実施形態５．  次に、本発明の第５の実施形態について図面を参照して説明する。図１０は、第５の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、本実施形態では、関心度計測システムは、図７に示した構成要素に加えて、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７を含む点で、第４の実施形態と異なる。また、本実施形態では、関心度計測システムが、図７に示した行動特徴量算出部２５に代えて、エリア行動特徴量算出部２５１を含む点で、第４の実施形態と異なる。
【０１２０】  エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、データベース装置に合わせて記憶する。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、ユーザの過去の履歴情報（すなわち、そのユーザの過去のエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとの組）についても、同様にデータベース装置に記憶している。
【０１２１】  さらに、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、エリア滞在情報取得／通知部２２から最新の滞在エリア情報を入力したときに、データベース装置に記憶している履歴情報の中に、そのユーザが過去に同じエリアに滞在したことを示す履歴情報があるか否かを検索する機能を備える。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、もし過去に同じエリアに滞在していたことを示す履歴情報があると判定した場合、過去にそのユーザが同じエリアに滞在したときの歩行／停止時系列パターンをデータベース装置から読み出す機能を備える。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、読み出した歩行／停止時系列パターンを、最新の歩行／停止時系列パターンとともに、エリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する機能を備える。
【０１２２】  エリア行動特徴量算出部２５１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。エリア行動特徴量算出部２５１は、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７から、最新のエリア滞在情報と、滞在時の歩行／停止時系列パターンとを入力する機能を備える。また、エリア行動特徴量算出部２５１は、そのユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報がある場合、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７から、そのときのエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンを同時に入力する機能を備える。
【０１２３】  また、エリア行動特徴量算出部２５１は、入力した最新のエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンと、過去の履歴（エリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターン）とを用いて、行動特徴量を求める機能を備える。また、エリア行動特徴量算出部２５１は、求めた行動特徴量をエリア関心度判定部２６に出力する機能を備える。
【０１２４】  例えば、エリア行動特徴量算出部２５１は、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率等の特徴量を、滞在時別に算出したり、滞在履歴と合算して算出する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【０１２５】  次に、動作について説明する。図１１は、第５の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。本実施形態において、図１１のステップＡ１〜Ａ３及びステップＢ１，Ｂ２で示されるセンサ端末１及びセンサデータ受信部２１が実行する処理は、第４の実施形態で示したそれらの処理と同様である。
【０１２６】  次いで、ユーザがエリアから離れると（ステップＡ４）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザがエリアに滞在した時間情報を確定し、センサデータ記憶／読出部２３及びエリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７に通知情報を出力する。すると、センサデータ記憶／読出部２３は、ユーザがエリアに滞在した時間帯のセンサ時系列データをデータベース装置から抽出し、歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する（ステップＢ３）。
【０１２７】  次いで、本実施形態において、ステップＢ４で示される歩行／停止パターン生成部２４が実行する処理は、第４の実施形態で示した処理と同様である。
【０１２８】  次いで、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンを、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とともにデータベース装置に記憶する。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、データベース装置に記憶した歩行／停止時系列パターンとエリア滞在情報とを、エリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する（ステップＣ１）。
【０１２９】  ステップＣ１において、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、このユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在するか否かを、データベース装置に記憶されている履歴情報の中から検索する。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、もし過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在すると判定した場合には、最新のエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとをエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）すると同時に、過去の滞在時のエリア滞在情報と、その過去の滞在時の歩行／停止時系列パターンもデータベース装置から抽出し供給（出力）する。
【０１３０】  次いで、エリア行動特徴量算出部２５１は、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７から、最新のエリア滞在情報と、滞在時の歩行／停止時系列パターンとを入力する。さらに、エリア行動特徴量算出部２５１は、そのユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報がある場合、その過去の滞在時のエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンを同時に入力する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、最新のエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンと、過去の履歴情報（エリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターン）とを用いて、行動特徴量を算出する（ステップＢ５）。例えば、エリア行動特徴量算出部２５１は、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、立ち止まりの回数等の特徴量を、滞在時毎に算出したり、滞在履歴と合算して算出する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、その行動特徴量の算出結果をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【０１３１】  次いで、エリア関心度判定部２６は、エリア行動特徴量算出部２５１から入力した行動特徴量を用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６は、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザの関心度を判定する。
【０１３２】  さらに、エリア関心度判定部２６は、過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在すると判定した場合、過去の関心度との比較や、履歴情報全体からみた平均的な関心度との比較等の演算を行う。そして、エリア関心度判定部２６は、例えば、過去の関心度と比較して、いつもよりも関心を惹かれている旨や、いつもよりも関心を惹かれている度合いが弱い旨等の判定を行い、その判定結果を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【０１３３】  次いで、エリア関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したエリア関心度情報を出力する制御を行う（ステップＢ７）。例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を生成するコンテンツサーバ等に送信する等の制御を行う。
【０１３４】  以上のように、本実施形態によれば、第４の実施形態で示した効果に加えて、関心度計測システムは、ユーザの過去の履歴情報を利用することによって、このユーザの普段の関心度を基準として個々のエリア滞在における関心度を判定することができる。そのため、普段と異なる関心の傾向を見出したり、ユーザの関心の度合いの時系列変化を把握できる等、個人に適応したきめ細かな関心度の判定が可能である。 
【０１３５】  なお、本実施形態で示した関心度計測システムにおいても、第１の実施形態で示した歩行外行動パターン生成部２８を備えるように構成し、歩行／停止時系列パターンに加えて歩行外行動時系列パターンも生成するようにしてもよい。そして、歩行／停止時系列パターンに加えて歩行外行動時系列パターンを用いてエリア行動特徴量を算出して、エリア関心度を判定するようにしてもよい。そのように構成すれば、ユーザが歩行外行動を行っている状態であるか等、ユーザの行動状況を詳細に把握した上で、ユーザの普段の関心度を基準として個々のエリア滞在における関心度を判定することができる。
【０１３６】  また、本実施形態で示した関心度計測システムにおいても、第２の実施形態で示した端末姿勢パターン生成部２９を備えるように構成し、歩行／停止時系列パターンに加えて端末姿勢時系列パターンも生成するようにしてもよい。そして、歩行／停止時系列パターンに加えて端末姿勢時系列パターンを用いてエリア行動特徴量を算出して、エリア関心度を判定するようにしてもよい。そのように構成すれば、センサ端末１の姿勢から間接的にユーザの行動状況（例えば、センサ端末１の表示画面を見ている状態や、ユーザが大きく姿勢を変動させている状態）を把握した上で、ユーザの普段の関心度を基準として個々のエリア滞在における関心度を判定することができる。
【０１３７】  また、本実施形態で示した関心度計測システムにおいて、第１の実施形態で示した歩行外行動パターン生成部２８と、第２の実施形態で示した端末姿勢パターン生成部２９とを両方備えるように構成してもよい。
【０１３８】  さらに、本実施形態で示した関心度計測システムにおいて、第３の実施形態で示した環境情報取得／通信部４０を備えるように構成してもよい。そのように構成すれば、エリア内の人数や気温、湿度等のエリア状況も把握した上で、ユーザの普段の関心度を基準として個々のエリア滞在における関心度を判定することができる。
【０１３９】実施形態６．  次に、本発明の第６の実施形態について図面を参照して説明する。図１２は、第６の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図１２に示すように、本実施形態では、関心度計測システムは、図１０に示した構成要素のうち、センサ端末１が複数存在し、センサ端末１を所有するユーザが複数人存在する。また、本実施形態では、関心度計測システムが、図１０に示したエリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７に代えて、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１を含む点で、第５の実施形態と異なる。
【０１４０】  ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、ユーザを識別可能なＩＤ情報とともにデータベース装置に記憶する。また、歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、他のユーザのエリア滞在情報と、歩行／停止時系列パターンとの組についても、同様にデータベース装置に記憶している。
【０１４１】  さらに、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、エリア滞在情報取得／通知部２２からユーザＡの滞在エリア情報を入力したとき、同じエリアに滞在したことのあるユーザの情報がデータベース装置に存在するか否かを検索する機能を備える。また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、もし過去に同じエリアに滞在したユーザの情報が存在すると判定した場合、そのユーザの滞在時の歩行／停止時系列パターンをデータベース装置から読み出し、ユーザＡの歩行／停止時系列パターンとともにエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する機能を備える。
【０１４２】  次に、動作について説明する。図１３は、第６の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。本実施形態において、図１３のステップＡ１〜Ａ３及びステップＢ１，Ｂ２で示されるセンサ端末１及びセンサデータ受信部２１が実行する処理は、第５の実施形態で示したそれらの処理と同様である。
【０１４３】  次いで、ユーザＡがエリアから離れると（ステップＡ４）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザＡがエリアに滞在した時間情報を確定し、センサデータ記憶／読出し部２３及びユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１に通知情報を出力する。すると、センサデータ記憶／読出部２３は、ユーザＡがエリアに滞在した時間帯のセンサ時系列データをデータベース装置から抽出し、歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する（ステップＢ３）。
【０１４４】  次いで、本実施形態において、ステップＢ４で示される歩行／停止パターン生成部２４が実行する処理は、第４の実施形態で示した処理と同様である。
【０１４５】  次いで、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンを、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報と、ユーザを識別可能なＩＤ情報とともにデータベース装置に記憶する。また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、データベース装置に記憶したユーザＡの歩行／停止時系列パターンとエリア滞在情報とを、エリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する（ステップＣ２）。
【０１４６】  ステップＣ２において、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、他のユーザが同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在するか否かを、データベース装置に記憶されているデータの中から検索する。また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、もし他のユーザが同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在すると判定した場合には、ユーザＡのエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとをエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）すると同時に、他のユーザの滞在時のエリア滞在情報と、その過去の滞在時の歩行／停止時系列パターンもデータベース装置から抽出し、同時に供給（出力）する。
【０１４７】  次いで、エリア行動特徴量算出部２５１は、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１から、ユーザＡのエリア滞在情報と、滞在時の歩行／停止時系列パターンとを入力する。さらに、エリア行動特徴量算出部２５１は、同じエリアに滞在した他のユーザの履歴情報がある場合、そのユーザのエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンを同時に入力する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、ユーザＡの歩行／停止時系列パターンと他のユーザの歩行／停止時系列パターンとを用いて、行動特徴量を算出する（ステップＢ５）。例えば、エリア行動特徴量算出部２５１は、そのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、立ち止まりの回数等の特徴量を、ユーザ別に算出したり、他のユーザと合算して算出する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、その行動特徴量の算出結果をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【０１４８】  次いで、エリア関心度判定部２６は、エリア行動特徴量算出部２５１から入力した行動特徴量を用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６は、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザＡが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザＡの関心度を判定する。
【０１４９】  さらに、エリア関心度判定部２６は、同じエリアに滞在した他のユーザの履歴情報が存在すると判定した場合、ユーザ全体の平均的な関心度等を基準として、ユーザＡと他のユーザとの類似性や、ユーザＡだけがもつ特異性、さらにはユーザＡの関心の度合いの強弱比較等の特徴量を抽出する。そして、エリア関心度判定部２６は、その抽出結果を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【０１５０】  次いで、エリア関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したエリア関心度情報を出力する制御を行う（ステップＢ７）。例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を生成するコンテンツサーバ等に送信する等の制御を行う。
【０１５１】  以上のように、本実施形態によれば、第４の実施形態で示した効果に加えて、関心度計測システムは、他のユーザの歩行／停止時系列パターンを利用することによって、平均的な関心度との比較を行うことができる。そのため、複数のユーザがもつ類似性や、特定のユーザだけがもつ特異性を抽出することができ、さらには複数ユーザ間での関心の強弱比較等の特徴量の抽出を通して、客観的できめ細かな関心度の判定が可能である。
【０１５２】  なお、本実施形態で示した関心度計測システムにおいても、第１の実施形態で示した歩行外行動パターン生成部２８を備えるように構成し、歩行／停止時系列パターンに加えて歩行外行動時系列パターンも生成するようにしてもよい。そして、歩行／停止時系列パターンに加えて歩行外行動時系列パターンを用いてエリア行動特徴量を算出して、エリア関心度を判定するようにしてもよい。そのように構成すれば、ユーザが歩行外行動を行っている状態であるか等、ユーザの行動状況を詳細に把握した上で、複数のユーザがもつ類似性や、特定のユーザだけがもつ特異性を抽出することができ、さらには複数ユーザ間での関心の強弱比較等の特徴量の抽出を通して、客観的できめ細かな関心度の判定が可能である。
【０１５３】  また、本実施形態で示した関心度計測システムにおいても、第２の実施形態で示した端末姿勢パターン生成部２９を備えるように構成し、歩行／停止時系列パターンに加えて端末姿勢時系列パターンも生成するようにしてもよい。そして、歩行／停止時系列パターンに加えて端末姿勢時系列パターンを用いてエリア行動特徴量を算出して、エリア関心度を判定するようにしてもよい。そのように構成すれば、センサ端末１の姿勢から間接的にユーザの行動状況（例えば、センサ端末１の表示画面を見ている状態や、ユーザが大きく姿勢を変動させている状態）を把握した上で、複数のユーザがもつ類似性や、特定のユーザだけがもつ特異性を抽出することができ、さらには複数ユーザ間での関心の強弱比較等の特徴量の抽出を通して、客観的できめ細かな関心度の判定が可能である。
【０１５４】  また、本実施形態で示した関心度計測システムにおいて、第１の実施形態で示した歩行外行動パターン生成部２８と、第２の実施形態で示した端末姿勢パターン生成部２９とを両方備えるように構成してもよい。
【０１５５】  さらに、本実施形態で示した関心度計測システムにおいて、第３の実施形態で示した環境情報取得／通信部４０を備えるように構成してもよい。そのように構成すれば、エリア内の人数や気温、湿度等のエリア状況も把握した上で、複数のユーザがもつ類似性や、特定のユーザだけがもつ特異性を抽出することができ、さらには複数ユーザ間での関心の強弱比較等の特徴量の抽出を通して、客観的できめ細かな関心度の判定が可能である。
【実施例１】
【０１５６】  次に、本発明の第１の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第１の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。【０１５７】  本実施例では、ユーザが携帯する携帯電話機は、その携帯電話機に搭載されている加速度センサを用いて、ユーザの行動情報を関心度計測装置２に送信する。また、関心度計測装置２は、得られた加速度データに基づいてユーザの関心度を算出し、その結果をユーザへの配信情報の選択に利用するために、コンテンツサーバに向けて送信する。【０１５８】  今、この携帯電話機を携帯するユーザがある小売店舗に入店した状況を考える。この場合、携帯電話機に搭載されたＧＰＳ受信機と加速度センサとが、一定の時間間隔でユーザの位置情報と加速度情報とを取得している。ここで、本実施例では、エリア滞在情報取得／通知部２１は、ＧＰＳ受信機とともに携帯電話機に備えられているものとする。【０１５９】  ユーザが入店したことによって、エリア滞在情報取得／通知部２１は、ＧＰＳ受信機が例えば３０秒間等の一定時間、連続して測位不能になったことをトリガとして、最後に測位可能であったときの位置を滞在エリアとして求める。ここで、最後にＧＰＳ受信機が測位可能であった時刻をＴｉｎとし、ＧＰＳ受信機の測位時間間隔をｔＧＰＳとすると、エリア滞在情報取得／通知部２１は、時刻Ｔｉｎ＋ｔＧＰＳ／２をエリアに入った時刻とみなし、滞在開始時刻として取得（算出）する。同時に携帯電話機は、滞在開始時刻以降の加速度データを、関心度計測装置２のセンサデータ受信部２１に向けて送信する。センサデータ受信部２１は、センサ時系列データをセンサデータ記憶／読出部２３に供給（出力）し、センサデータ記憶／読出部２３は、入力したデータをデータベース装置に記憶する。【０１６０】  次いで、携帯電話機は、加速度データが一定量蓄積される度に、センサデータ受信部２１にデータ送信を繰り返し行い、再びＧＰＳ受信機で測位可能となるまで繰り返す。エリア滞在情報取得／通知部２２は、再び携帯電話機が搭載するＧＰＳ受信機が測位可能となったとき、最新の位置情報と、測位不能となる直前に取得した位置情報とを比較する。また、最新の位置情報が測位不能となる直前に取得した位置情報と、１０ｍ等のある一定の範囲内で一致すると判定すると、エリア滞在情報取得／通知部２２は、このエリアにユーザが滞在したとみなす（判定する）。そこで、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ＧＰＳ受信機が再び測位可能となった時刻をＴｏｕｔとして、時刻Ｔｏｕｔ−ｔＧＰＳ／２をエリアから出た時刻とみなし、滞在終了時刻として取得（算出）する。そして、携帯電話機は、この求めた滞在終了時刻までのセンサ時系列データをセンサデータ受信部２１に送信する。【０１６１】  次いで、センサデータ記憶／読出部２３は、滞在時間中のセンサ時系列データを記憶しているので、このセンサ時系列データを歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８に供給（出力）する。図１４は、実際にユーザがある小売店舗に入ってから店舗を離れるまでの間に携帯電話機を用いて得られた加速度データの例を示す説明図である。【０１６２】  次いで、歩行／停止パターン生成部２４は、入力した加速度センサ時系列データに基づいて、１秒毎の加速度分散値を算出する。図１５は、図１４に示した加速度データに基づいて算出した分散値をグラフ化した説明図である。【０１６３】  次に、歩行／停止パターン生成部２４は、分散値の値が１０００（ｍＧ）２以上であった場合には歩行状態であると判定し、それ未満であった場合には停止状態であると判定した上で、歩行／停止時系列パターンを生成する。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、生成した歩行／停止時系列パターンを行動特徴量算出部２５に供給（出力）する。図１６は、図１５に示した分散値のデータを歩行／停止に２値化したデータを示す説明図である。なお、図１６に示す例では、歩行状態を１とし停止状態を０として歩行／停止時系列パターンを図示している。【０１６４】  また、歩行外行動パターン生成部２８は、入力した加速度センサ時系列データに基づいて、加速度の分散値を求めるとともに、加速度に基づいて重力ベクトルの分散値を求める。そして、歩行外行動パターン生成部２８は、求めた加速度の分散値と重力ベクトルの分散値とに基づいて、ユーザが歩行外行動をしている状態であるか否かを判定する。【０１６５】  図１７は、関心度計測装置２が歩行／停止又は歩行外行動をしている状態であるか否かを判定する判定アルゴリズムの一例を示す説明図である。図１７に示すように、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、例えば、求めた加速度の分散値が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１０）。所定の閾値よりも大きいと判定すると、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、加速度のピーク間隔が所定の範囲内（例えば、５００ｍｓ〜１２００ｍｓ程度）に入っているか否かを判定する（ステップＳ１１）。所定の範囲内に入っていれば、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、ユーザが歩行状態であると判定する（ステップＳ１２）。また、所定の範囲内に入っていなければ、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、ユーザが歩行外行動をしている状態であると判定する（ステップＳ１３）。【０１６６】  図１８は、ステップＳ１１における加速度のピーク間隔の判定方法の具体例を示す説明図である。図１８に示す例において、例えば、歩行外行動パターン生成部２８は、時間ＢからＣまでの区間については、ピーク間隔が所定の範囲内（例えば、５００ｍｓ〜１２００ｍｓ程度）に入っていると判定し、ユーザが歩行状態であると判定する。一方、時間ＣからＤまでの区間については、ピーク間隔が短く、歩行外行動パターン生成部２８は、ピーク間隔が所定の範囲内（例えば、５００ｍｓ〜１２００ｍｓ程度）に入っていないと判定し、ユーザが歩行外行動をしている状態であると判定する。なお、ピーク間隔がどの程度の範囲に入っていれば歩行状態であると判定できるかは、予め実測等により求めることができる。【０１６７】  なお、歩行外行動パターン生成部２８は、さらに、ある期間内において加速度のピーク間隔が所定の範囲に入っていなかった回数をカウントし、カウントした回数が所定の閾値以上であれば、歩行外行動をしている状態であると判定してもよい。また、歩行外行動パターン生成部２８は、ある期間内における加速度のピーク間隔の平均値を求め、求めた平均値が所定の範囲に入っていない場合に、歩行外行動をしている状態であると判定してもよい。【０１６８】  図１９は、実際に加速度を測定して歩行外行動であるか否かを判定した判定結果の具体例を示す説明図である。図１９には、一例として、人が加速度センサを持ちながら、１５秒間ずつ停止→歩行→停止→歩行外行動（しゃがむ）→停止→歩行→停止→歩行外行動（体をひねる）→停止→歩行→停止→歩行外行動（かがむ）→停止→歩行→停止→歩行外行動（端末を振る）という動作を行ったときの測定結果が示されている。図１９に示す例では、多少の測定誤差があるものの、例えば、経過時間１５秒〜３０秒の区間ではピーク間隔が所定の範囲内であり歩行状態と判定され、経過時間４５秒〜６０秒の区間ではピーク間隔が所定の範囲内ではなく歩行外行動であると判定されていることが示されている。【０１６９】  また、図１７に示すように、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、求めた加速度の分散値が所定の閾値よりも大きくなかった場合には、求めた重力ベクトルの分散値が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１４）。そして、所定の閾値よりも大きくないと判定した場合には、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、ユーザが停止状態であると判定する（ステップＳ１５）。一方、所定の閾値よりも大きいと判定した場合には、関心度計測装置２は、歩行／停止パターン生成部２４及び歩行外行動パターン生成部２８の機能によって、ユーザが停止状態であるものの、その停止している場所で体を動かしている状態であると判定する（ステップＳ１６）。【０１７０】  次いで、行動特徴量算出部２５は、得られた歩行／停止時系列パターン及び歩行外行動時系列データに基づいて、行動特徴量として、滞在時間中の歩行時間の総和Ｔｗ、停止時間の総和Ｔｓ、歩行外行動を行っている時間（歩行外時間）の総和Ｔｏ、及び総立ち止まり回数Ｃを算出する。そして、行動特徴量算出部２５は、得られたＴｗ、Ｔｓ、Ｔｏ及びＣの値をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。【０１７１】  次いで、エリア関心度判定部２６は、入力したＴｗ、Ｔｓ、Ｔｏ及びＣの値を用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図２０に示す。例えば、図２０に示すように、エリア関心度判定部２６は、停止時間Ｔｓが長いだけでなく、歩行外時間Ｔｏが長い場合には、ユーザが屈んだり背伸びをして商品を注目して見ていると判定することができ、商品により強く関心を抱いていると判断することができる。そして、エリア関心度判定部２６は、得られた関心度の結果と、エリア滞在���報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。【０１７２】  次いで、関心度出力装置３は、コンテンツサーバに向けて、通信ネットワークを介して、ユーザ情報と、ユーザのエリア滞在情報及び関心度情報とを送信する。コンテンツサーバは、例えば、エリア情報に対応付けて、店舗情報やそのジャンル、さらに陳列商品に関する価格等をデータベース装置に記憶しており、同じジャンルの店舗や商品を検索する機能を備えている。コンテンツサーバは、関心度出力装置３から受信したエリア情報と、ユーザがこの店舗に非常に関心をもっている旨の関心度情報とに基づいて、このユーザが滞在した店舗と同じジャンルの店舗や商品に関する推薦情報等を検索し選択する。そして、コンテンツサーバは、選択した推薦情報を、通信ネットワークを介して、このユーザの携帯電話機に配信する。【０１７３】  なお、エリア毎に異なった特徴量と関心度との関係を示すテーブルを事前に用意し、これをエリア関心度判定部２６が予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に記憶しておくようにしてもよい。そして、エリア関心度判定部２６は、入力した滞在エリア位置情報に基づいて、判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルを切り替えて用いて、ユーザの関心度を判定するようにしてもよい。【０１７４】  以上のように、本実施例によれば、ユーザの歩行／停止時系列パターン及び歩行外行動時系列パターンから算出した行動特徴量を用いることによって、ユーザの行動状況を詳細に把握した上で、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。従って、ユーザの行動状況を詳細に把握して、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。【０１７５】  なお、本実施例では、関心度の判定結果として、図２０に示すように、例えば、「立ち寄っただけ」や「関心をひかれた商品があった」等の概念情報を出力する場合を示したが、関心度として出力する情報は、本実施例で示したものに限られない。例えば、エリア関心度判定部２６は、ユーザの関心度の大きさを数値として算出し、算出した数値を関心度の判定結果として出力するようにしてもよい。【０１７６】  関心度を数値として算出する場合、エリア関心度判定部２６は、例えば、次の２種類の方法を用いて関心度を求めることができる。（方法１）予め関心度の算出モデルを作成しておき、その算出モデルを用いて関心度を求める。（方法２）正解データを予め収集しておき、正解データとユーザの動作との関係を求める。【０１７７】  エリア関心度判定部２６は、例えば、（方法１）を用いる場合、式（１）を用いて、関心度を求めることができる。【０１７８】
【数１】
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【０１７９】  また、エリア関心度判定部２６は、例えば、（方法２）を用いる場合、予めアンケートやユーザの行動分析を行い、それらの結果に基づいて店舗等の各フロアに対するユーザの関心度を求める。そして、エリア関心度判定部２６は、その関心度を求めた際にユーザの動作との関係を学習し、モデル化する。例えば、エリア関心度判定部２６は、（フロアの関心度）＝ｆ（フロア，フロア滞在中の動作）という学習モデルを設定し、ニューラルネットワークや回帰分析等を用いてモデルｆを学習する。そして、エリア関心度判定部２６は、学習したモデルに対して、フロアに滞在中であったときのユーザの動作を適用することによって、そのフロアに対するユーザの関心度を求めることができる。【０１８０】  なお、フロアの関心度は、例えば、アンケートを収集して調査したり、観察した特定のユーザの行動（商品を見る、商品に触る等）に基づいて設定することができる。例えば、出願人は実際にフロアに滞在した期間中に商品を見たり商品に触ったりした時間を逐次調査しており、その調査結果に基づいてユーザの関心度を以下の式（２）ように定義することができる。【０１８１】（関心度）＝（１＋α×（商品を眺めた又は手に取った回数）））×（フロア滞在時間）                                                            ・・・式（２）【０１８２】  そして、出願人は、実際に検証を行い、フロア滞在中の動作を示す値として、停止回数、停止時間、歩行回数、歩行時間、歩行外行動回数、及び歩行外行動時間を用いて、式（２）に従って、重回帰分析により学習した結果、以下の式（３）に示すモデルを得ることができた。ただし、本例では、α＝０．５として検証を行った。【０１８３】（関心度）＝−２０９．７３            ＋２４．２４×（停止回数）＋０．０００７１×（停止時間）            ＋０．４１×（歩行回数）＋０．００１１×（歩行時間）            −１７．４×（歩行外行動回数）＋０．００３２×（歩行外行動時間）                                                            ・・・式（３）【０１８４】  図２１は、上記の調査結果に基づいて定義した関心度と、式（３）のモデルを用いて推定した関心度とをプロットした検証結果を示す説明図である。図２１に示す検証結果から、関心度の調査結果と関心度の推定値との間に高い相関があることを確認することができ、式（３）に示すモデルを用いてユーザの動作から関心度を推定可能であることを確認できた。【０１８５】  また、関心度計測装置２が判定した関心度を関心度出力装置３やセンサ端末１において、ディスプレイ装置等の表示装置に表示するようにしてもよい。図２２及び図２３は、関心度の判定結果に基づいて表示される表示画面の具体例を示す説明図である。例えば、ユーザの過去の関心度を店舗等のフロア毎に集計し、図２２（ａ）に示すように、お気に入りランキングとして示した表示画面を表示してもよい。そして、例えば、フロア名とお奨め商品一覧とをリンクさせておき、図２２（ａ）の表示画面において、ユーザによってフロア名が選択操作されると、図２２（ｂ）に示すように、選択されたフロアに対応するお奨め商品一覧の表示画面を表示するようにしてもよい。【０１８６】  また、例えば、店舗内での地図やフロア図を���示する際に、過去の履歴情報に基づいてユーザの関心度が高いフロアの情報を取得し、図２３に示すように、ユーザの関心度の高さを星印の数等で示して表示してもよい。【０１８７】  また、本実施例では、ユーザが何らかの動作を行っている場合に、歩行状態であるのか、それとも歩行以外の歩行外行動を行っている状態であるのかを、二者択一で判定する場合を示したが、さらに、具体的にどのような歩行外行動を行っているかを細分化して判定できるようにしてもよい。この場合、例えば、歩行外行動パターン生成部２８は、加速度のピーク間隔が所定の範囲内（例えば、５００ｍｓ〜１２００ｍｓ程度）に入っていないと判定した場合に、さらに加速度のピーク間隔の範囲を細分化して判定し、階段を昇る動作を行っていると判定する等、具体的な動作を判定できるようにしてもよい。
【実施例２】
【０１８８】  次に、本発明の第２の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第２の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。なお、本実施例において、歩行／停止時系列パターンを生成する動作までは第１の実施例と同様であるため、説明を省略する。【０１８９】  端末姿勢パターン生成部２９は、入力した加速度センサ時系列データに基づいて、センサ端末１の姿勢を示す重力ベクトルを求める。端末姿勢パターン生成部２９は、例えば、次の２種類の方法を用いて、加速度に基づいて重力ベクトルを求めることができる。（方法Ａ）加速度ベクトルを平均化して求める方法。（方法Ｂ）周波数解析により求める方法。【０１９０】  端末姿勢パターン生成部２９は、例えば、（方法Ａ）を用いる場合、一定期間内で加速度ベクトルを平均化することにより、重力ベクトルを求めることができる。この場合、例えば、加速度ベクトルａｔ＝（ａｔ，ｘ，ａｔ，ｙ，ａｔ，ｚ）とすると、端末姿勢パターン生成部２９は、以下に示す式（４）を用いて、重力ベクトルの要素を求め、重力ベクトルｇｔ＝（ｇｔ，ｘ，ｇｔ，ｙ，ｇｔ，ｚ）を求めることができる。【０１９１】
【数２】
2011114620.tif 000004
【０１９２】  また、端末姿勢パターン生成部２９は、例えば、（方法Ｂ）を用いる場合、まず、加速度ベクトルを、例えば、フーリエ変換やウェーブレット変換を行うことにより周波数変換する。次いで、端末姿勢パターン生成部２９は、周波数変換した変換結果をローパスフィルタにかけてフィルタリング処理を行うことによって、重力ベクトルを求める。【０１９３】  次いで、行動特徴量算出部２５Ａは、得られた歩行／停止時系列パターンに基づいて、行動特徴量として、滞在時間中の歩行時間の総和Ｔｗ、停止時間の総和Ｔｓ、及び総立ち止まり回数Ｃを算出する。また、行動特徴量算出部２５Ａは、得られた端末姿勢時系列データに基づいて、行動特徴量として、類似度Ｓ及び重力ベクトルの分散値を算出する。そして、行動特徴量算出部２５Ａは、得られたＴｗ、Ｔｓ、Ｃ、類似度Ｓ及び重力ベクトルの分散値をエリア関心度判定部２６Ａに供給（出力）する。【０１９４】  例えば、ユーザがセンサ端末１の表示画面を見ている姿勢を基準姿勢と定義し、基準姿勢をベクトルｆｔ＝（ｆｔ，ｘ，ｆｔ，ｙ，ｆｔ，ｚ）で表すものとする。この場合、行動特徴量算出部２５Ａは、基準姿勢ｆｔ及び重力ベクトルｇｔに基づいて、以下に示す式（５）を用いて、類似度Ｓを求めることができる。【０１９５】
【数３】
2011114620.tif 000005
【０１９６】  また、行動特徴量算出部２５Ａは、例えば、一定期間内の重力ベクトルｇｔのベクトル集合に基づいて、重力ベクトルの分散値Ｖｇを算出し、行動特徴量として出力する。【０１９７】  次いで、エリア関心度判定部２６Ａは、入力したＴｗ、Ｔｓ、Ｃ、類似度Ｓ及び重力ベクトルの分散値Ｖｇを用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図２４に示す。例えば、図２４に示すように、エリア関心度判定部２６Ａは、類似度Ｓが大きい場合には、基準姿勢に類似していることから、ユーザがセンサ端末１の表示画面を見てアプリケーション等を用いた操作を行っていると判断できる。従って、エリア関心度判定部２６Ａは、停止時間Ｔｓが多少長くても、ユーザが端末のアプリケーション等に興味があり、商品には興味を示していないと判断することができる。そして、エリア関心度判定部２６Ａは、得られた関心度の結果と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。【０１９８】  また、図２５は、行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの他の例を示す説明図である。例えば、図２５に示すように、エリア関心度判定部２６Ａは、重力ベクトルの分散値Ｖｇが大きい場合には、ユーザが体を動かしている状態であると判断でき、例えば、ユーザが商品を手にとったりしている等の動作をしていると判断できる。従って、エリア関心度判定部２６Ａは、ユーザが近くの商品に興味を示していると判断することができる。【０１９９】  そして、その後、第１の実施例と同様の動作に従って、関心度出力装置３によって関心度の判定結果が出力される。【０２００】  以上のように、本実施例によれば、ユーザの歩行／停止時系列パターン及び端末姿勢時系列パターンから算出した行動特徴量を用いることによって、センサ端末１の姿勢から間接的にユーザの行動状況を詳細に把握した上で、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。従って、ユーザの行動状況を詳細に把握して、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【実施例３】
【０２０１】  次に、本発明の第３の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第３の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。なお、本実施例において、行動特徴量を算出する動作までは第１の実施例と同様であるため、説明を省略する。【０２０２】  エリア関心度判定部２６Ｂは、行動特徴量として入力したＴｗ、Ｔｓ、Ｃ、及び入力した環境情報を用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図２６に示す。なお、図２６に示す例では、環境情報としてエリア内の人の滞在人数Ｈが入力された場合が示されている。例えば、図２６に示すように、エリア関心度判定部２６Ｂは、滞在人数Ｈが大きい場合には、人が多く集まっている場所に関心をもっていると判断することがでる。従って、エリア関心度判定部２６Ｂは、図２６に示すように、環境情報を加味して、関心度の判定結果として、「人の集まっている商品に強い関心をもった」等の結果を出力することができる。そして、エリア関心度判定部２６Ｂは、得られた関心度の結果と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。【０２０３】  そして、その後、第１の実施例と同様の動作に従って、関心度出力装置３によって関心度の判定結果が出力される。【０２０４】  以上のように、本実施例によれば、行動特徴量に加えて、エリア内の状況を示す環境情報に基づいて、ユーザの関心度を判定する。そのため、第１の実施例の効果に加えて、エリア内の人数や気温、湿度等のエリア状況も把握した上で、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。
【実施例４】
【０２０５】  次に、本発明の第４の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第４の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。【０２０６】  本実施例では、ユーザが携帯する携帯電話機は、その携帯電話機に搭載されている加速度センサを用いて、ユーザの行動情報を関心度計測装置２に送信する。また、関心度計測装置２は、得られた加速度データに基づいてユーザの関心度を算出し、その結果をユーザへの配信情報の選択に利用するために、コンテンツサーバに向けて送信する。【０２０７】  今、この携帯電話機を携帯するユーザがある小売店舗に入店した状況を考える。この場合、携帯電話機に搭載されたＧＰＳ受信機と加速度センサとが、一定の時間間隔でユーザの位置情報と加速度情報とを取得している。ここで、本実施例では、エリア滞在情報取得／通知部２１は、ＧＰＳ受信機とともに携帯電話機に備えられているものとする。【０２０８】  ユーザが入店したことによって、エリア滞在情報取得／通知部２１は、ＧＰＳ受信機が例えば３０秒間等の一定時間、連続して測位不能になったことをトリガとして、最後に測位可能であったときの位置を滞在エリアとして求める。ここで、最後にＧＰＳ受信機が測位可能であった時刻をＴｉｎとし、ＧＰＳ受信機の測位時間間隔をｔＧＰＳとすると、エリア滞在情報取得／通知部２１は、時刻Ｔｉｎ＋ｔＧＰＳ／２をエリアに入った時刻とみなし、滞在開始時刻として取得（算出）する。同時に携帯電話機は、滞在開始時刻以降の加速度データを、関心度計測装置２のセンサデータ受信部２１に向けて送信する。センサデータ受信部２１は、センサ時系列データをセンサデータ記憶／読出部２３に供給（出力）し、センサデータ記憶／読出部２３は、入力したデータをデータベース装置に記憶する。【０２０９】  次いで、携帯電話機は、加速度データが一定量蓄積される度に、センサデータ受信部２１にデータ送信を繰り返し行い、再びＧＰＳ受信機で測位可能となるまで繰り返す。エリア滞在情報取得／通知部２２は、再び携帯電話機が搭載するＧＰＳ受信機が測位可能となったとき、最新の位置情報と、測位不能となる直前に取得した位置情報とを比較する。また、最新の位置情報が測位不能となる直前に取得した位置情報と、１０ｍ等のある一定の範囲内で一致すると判定すると、エリア滞在情報取得／通知部２２は、このエリアにユーザが滞在したとみなす（判定する）。そこで、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ＧＰＳ受信機が再び測位可能となった時刻をＴｏｕｔとして、時刻Ｔｏｕｔ−ｔＧＰＳ／２をエリアから出た時刻とみなし、滞在終了時刻として取得（算出）する。そして、携帯電話機は、この求めた滞在終了時刻までのセンサ時系列データをセンサデータ受信部２１に送信する。【０２１０】  次いで、センサデータ記憶／読出部２３は、滞在時間中のセンサ時系列データを記憶しているので、このセンサ時系列データを歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する。この場合、センサデータ記憶／読出部２３は、例えば、図１４に示すような実際にユーザがある小売店舗に入ってから店舗を離れるまでの間に携帯電話機を用いて得られた加速度データを出力する。【０２１１】  次いで、歩行／停止パターン生成部２４は、入力した加速度センサ時系列データに基づいて、１秒毎の加速度分散値を算出する。この場合、歩行／停止パターン生成部２４は、加速度データに基づいて算出した図１５に示すような分散値を算出する。【０２１２】  次に、歩行／停止パターン生成部２４は、分散値の値が１０００（ｍＧ）２以上であった場合には歩行状態であると判定し、それ未満であった場合には停止状態であると判定した上で、歩行／停止時系列パターンを生成する。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、生成した歩行／停止時系列パターンを行動特徴量算出部２５に供給（出力）する。この場合、歩行／停止パターン生成部２４は、図１６に示すように、図１５に示した分散値のデータを歩行／停止に２値化したデータを出力する。なお、図１６に示す例では、歩行状態を１とし停止状態を０として歩行／停止時系列パターンを図示している。【０２１３】  次いで、行動特徴量算出部２５は、得られた歩行／停止時系列パターンに基づいて、行動特徴量として、滞在時間中の歩行時間の総和Ｔｗ及び停止時間の総和Ｔｓを算出する。例えば、図１６に示す例において、行動特徴量算出部２５は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ＝４７０（秒）及びＴｓ＝５０５（秒）と求めたものとする。そして、行動特徴量算出部２５は、得られたＴｗとＴｓとの値をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。【０２１４】  次いで、エリア関心度判定部２６は、入力したＴｗ及びＴｓの値を用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図２７に示す。エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５から入力したＴｗ，Ｔｓの値を用いて、Ｔｗ＋Ｔｓ＝９７５及びＴｗ／Ｔｓ＝０．９３と求められる。そのため、エリア関心度判定部２６は、図２７に示した関係を示すテーブルに基づいて、このユーザが店舗の陳列商品に非常に関心があると判定する。そして、エリア関心度判定部２６は、得られた関心度の結果と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。【０２１５】  次いで、関心度出力装置３は、コンテンツサーバに向けて、通信ネットワークを介して、ユーザ情報と、ユーザのエリア滞在情報及び関心度情報とを送信する。コンテンツサーバは、例えば、エリア情報に対応付けて、店舗情報やそのジャンル、さらに陳列商品に関する価格等をデータベース装置に記憶しており、同じジャンルの店舗や商品を検索する機能を備えている。コンテンツサーバは、関心度出力装置３から受信したエリア情報と、ユーザがこの店舗に非常に関心をもっている旨の関心度情報とに基づいて、このユーザが滞在した店舗と同じジャンルの店舗や商品に関する推薦情報等を検索し選択する。そして、コンテンツサーバは、選択した推薦情報を、通信ネットワークを介して、このユーザの携帯電話機に配信する。【０２１６】  なお、エリア毎に異なった特徴量と関心度との関係を示すテーブルを事前に用意し、これをエリア関心度判定部２６が予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に記憶しておくようにしてもよい。そして、エリア関心度判定部２６は、入力した滞在エリア位置情報に基づいて、判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルを切り替えて用いて、ユーザの関心度を判定するようにしてもよい。【０２１７】  また、関心度判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルは、図２７に示したものにかぎられない。例えば、エリア関心度判定部２６は、図２８に示すような他の特徴量と関心度との関係を示すテーブルを用いて関心度判定を行ってもよく、同時に複数の関係を示すテーブルに基づいて関心度判定を行ってもよい。また、エリア関心度判定部２６は、より度合いや傾向を詳細に把握して関心度判定を行うようにしてもよい。【０２１８】  以上のように、本実施例によれば、ユーザの歩行／停止時系列パターンから算出した行動特徴量を用いることによって、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。従って、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【実施例５】
【０２１９】  次に、本発明の第５の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第５の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。【０２２０】  本実施例では、ユーザが携帯する携帯電話機は、第４の実施例と同様に、その携帯電話機に搭載されている加速度センサを用いて、ユーザの行動情報を関心度計測装置２に送信する。また、関心度計測装置２は、得られた加速度データに基づいてユーザの関心度を算出し、その結果をユーザへの配信情報の選択に利用するために、コンテンツサーバに向けて送信する。【０２２１】  この携帯電話機のユーザがある小売店舗に入店してから店を離れ、歩行／停止パターンが生成されるまでの処理は、第４の実施例で示した処理と同様である。また、歩行／停止パターン生成部２４は、図１６と同様の歩行／停止パターンを求めたものとする。【０２２２】  次いで、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、入力した歩行／停止時系列パターンを、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とともにデータベース装置に記憶する。この場合、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、このユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在するか否かを、データベース装置に記憶されている履歴情報の中から検索する。ここで、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、このユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報を発見したものとする。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、図２９に示すような歩行／停止時系列パターンを発見したものとする。【０２２３】  また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、先ほど入力した最新のエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとの組に加えて、図２９に示す過去の歩行／停止時系列パターンと、そのときのエリア滞在情報との組を、ともにエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する。【０２２４】  次いで、エリア行動特徴量算出部２５１は、得られた歩行／停止時系列パターンに基づいて、行動特徴量として、滞在時間中の歩行時間の総和Ｔｗ及び停止時間の総和Ｔｓを算出する。例えば、図１６に示す例において、エリア行動特徴量算出部２５１は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ６＝４７０（秒）及びＴｓ６＝５０５（秒）と求めたものとする。また、図２９に示す例において、エリア行動特徴量算出部２５１は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ１０＝２６７（秒）及びＴｓ１０＝１０３（秒）と求めたものとする。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、得られたＴｗとＴｓとの値をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。【０２２５】  次いで、エリア関心度判定部２６は、入力したＴｗ及びＴｓの値を用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図２７及び図３０に示す。エリア関心度判定部２６は、エリア行動特徴量算出手段２５１から入力したＴｗ，Ｔｓの値を用いて、Ｔｗ６＋Ｔｓ６＝９７５（秒）、Ｔｗ６／Ｔｓ６＝０．９３、Ｔｗ１０＋Ｔｓ１０＝３７０���秒）、及びＴｗ１０／Ｔｓ１０＝２．５９と求められる。また、エリア関心度判定部２６は、（Ｔｗ＋Ｔｓ）の平均値を６７２．５（秒）と求め、（Ｔｗ／Ｔｓ）の平均値を１．７６と求められる。【０２２６】  また、エリア関心度判定部２６は、最新のＴｗがＴｗ６であり、最新のＴｓがＴｓ６であるので、以上に示した算出結果と図２７及び図２９に示した関係を示すテーブルとに基づいて、このユーザが店舗の陳列商品に非常に関心があると判定する。さらに、エリア関心度判定部２６は、過去の履歴情報から得られるこのユーザの平均的な関心度と比較して、普段よりも強い関心をもって店舗に来ていると判定できる。そして、エリア関心度判定部２６は、得られた関心度の結果とエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。【０２２７】  本実施例において、関心度出力装置３が実行する処理は、第４の実施例で示した処理と同様である。【０２２８】  なお、第４の実施例と同様に、エリア毎に異なった特徴量と関心度との関係を示すテーブルを事前に用意し、これをエリア関心度判定部２６が予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に記憶しておくようにしてもよい。そして、エリア関心度判定部２６は、入力した滞在エリア位置情報に基づいて、判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルを切り替えて用いて、ユーザの関心度を判定するようにしてもよい。【０２２９】  また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、必ずしも同じエリアに立ち寄ったときの履歴情報を検索して読み出すのではなく、例えば、同じような商品を扱っている別の店舗に立ち寄ったときのデータを読み出したり、近いエリアに立ち寄ったときのデータを読み出す等してもよい。【０２３０】  また、関心度判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルは、図２７や図３０に示したものにかぎられない。例えば、エリア関心度判定部２６は、図２８や図３１に示すような他の特徴量と関心度との関係を示すテーブルを用いて関心度判定を行ってもよく、同時に複数の関係を示すテーブルに基づいて関心度判定を行ってもよい。また、エリア関心度判定部２６は、より度合いや傾向を詳細に把握して関心度判定を行うようにしてもよい。【０２３１】  以上のように、本実施例によれば、第４の実施例で示した効果に加えて、関心度計測システムは、ユーザの過去の履歴情報を利用することによって、このユーザの普段の関心度を基準として個々のエリア滞在における関心度を判定することができる。そのため、普段と異なる関心の傾向を見出したり、ユーザの関心の度合いの時系列変化を把握できる等、個人に適応したきめ細かな関心度の判定が可能である。
【実施例６】
【０２３２】  次に、本発明の第６の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第６の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。【０２３３】  本実施例では、ユーザが携帯する携帯電話機は、第４の実施例と同様に、その携帯電話機に搭載されている加速度センサを用いて、ユーザの行動情報を関心度計測装置２に送信する。また、関心度計測装置２は、得られた加速度データに基づいてユーザの関心度を算出し、その結果をユーザへの配信情報の選択に利用するために、コンテンツサーバに向けて送信する。【０２３４】  この携帯電話機の所有者であるユーザＡがある小売店舗に入店してから店を離れ、歩行／停止パターンが生成されるまでの処理は、第４の実施例で示した処理と同様である。また、歩行／停止パターン生成部２４は、図１６と同様の歩行／停止パターンを求めたものとする。【０２３５】  次いで、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、入力した歩行／停止時系列パターンを、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とともにデータベース装置に記憶する。この場合、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、ユーザＡの他に、同じエリアに滞在した他のユーザの履歴情報が存在するか否かを、データベース装置に記憶されている履歴情報の中から検索する。ここで、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、同じエリアに滞在したユーザＢの履歴情報を発見したものとする。また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、図３２に示すような歩行／停止時系列パターンを発見したものとする。【０２３６】  また、ユーザ別エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、ユーザＡのエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとの組に加えて、図３２に示すユーザＢの歩行／停止時系列パターンと、そのときのエリア滞在情報との組を、ともにエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する。【０２３７】  次いで、エリア行動特徴量算出部２５１は、得られた歩行／停止時系列パターンに基づいて、行動特徴量として、滞在時間中の歩行時間の総和Ｔｗ、停止時間の総和Ｔｓ、及び立ち止まり回数Ｓを算出する。例えば、図１６に示す例において、エリア行動特徴量算出部２５１は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ６＝４７０（秒）、Ｔｓ６＝５０５（秒）、及びＳ６＝４６（回）と求めたものとする。また、図３２に示す例において、エリア行動特徴量算出部２５１は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ１４＝１５３（秒）、Ｔｓ１４＝１６７（秒）、及びＳ１４＝２６（回）と求めたものとする。そして、エリア行動特徴量算出部２５は、得られたＴｗ、Ｔｓ及びＳの値をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。【０２３８】  次いで、エリア関心度判定部２６は、入力したＴｗ、Ｔｓ及びＳの値を用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザＡのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図２８及び図３１に示す。エリア関心度判定部２６は、エリア行動特徴量算出手段２５１から入力したＴｗ，Ｔｓの���を用いて、Ｔｗ６＋Ｔｓ６＝９７５（秒）、Ｔｓ６／Ｓ６＝１０．９（秒）、Ｔｗ１４＋Ｔｓ１４＝３２０（秒）、及びＴｓ１４／Ｓ１４＝６．４（秒）と求められる。従って、エリア関心度判定部２６は、図２８に示す行動特徴量と関心度との関係を示すテーブルに基づいて、ユーザＡが強く関心を引かれた商品が数多くあった旨を判定できる。【０２３９】  また、エリア関心度判定部２６は、（Ｔｗ＋Ｔｓ）の平均値を６４７．５（秒）と求め、（Ｔｓ／Ｓ）の平均値を８．６５（秒）と求められる。そのため、エリア関心度判定部２６は、図３１に示す行動特徴量と関心度との関係を示すテーブルに基づいて、ユーザＡの行動特徴量とユーザ間の平均的な行動特徴量とを比較した結果、ユーザＡが平均的なユーザよりも多くの商品に強く関心をひかれている旨を判定できる。そして、エリア関心度判定部２６は、得られた関心度の結果とエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。【０２４０】  本実施例において、関心度出力装置３が実行する処理は、第４の実施例で示した処理と同様である。【０２４１】  なお、第４の実施例と同様に、エリア毎に異なった特徴量と関心度との関係を示すテーブルを事前に用意し、これをエリア関心度判定部２６が予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に記憶しておくようにしてもよい。そして、エリア関心度判定部２６は、入力した滞在エリア位置情報に基づいて、判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルを切り替えて用いて、ユーザの関心度を判定するようにしてもよい。【０２４２】  また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、ユーザＡを含めた全ユーザの過去の履歴情報をデータベース装置に記憶しておき、エリア行動特徴量算出部２５１は、他のユーザの履歴情報と自分の過去の履歴情報とを、同時に用いて特徴量を算出してもよい。【０２４３】  また、関心度判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルは、図２８や図３１に示したものにかぎられない。例えば、エリア関心度判定部２６は、図２７や図３０に示すような他の特徴量と関心度との関係を示すテーブルを用いて関心度判定を行ってもよく、同時に複数の関係を示すテーブルに基づいて関心度判定を行ってもよい。また、エリア関心度判定部２６は、より度合いや傾向を詳細に把握して関心度判定を行うようにしてもよい。【０２４４】  以上のように、本実施例によれば、第４の実施例で示した効果に加えて、関心度計測システムは、他のユーザの歩行／停止時系列パターンを利用することによって、平均的な関心度との比較を行うことができる。そのため、複数のユーザがもつ類似性や、特定のユーザだけがもつ特異性を抽出することができ、さらには複数ユーザ間での関心の強弱比較等の特徴量の抽出を通して、客観的できめ細かな関心度の判定が可能である。【０２４５】  なお、上記に示した各実施形態及び各実施例では、センサ端末１が加速度センサを備える場合を説明したが、センサ端末１は、加速度センサ以外のセンサを備えていてもよい。また、センサ端末１は、例えば、１つのセンサに限らず、複数のセンサを備えていてもよい。複数のセンサを備える場合、例えば、センサ端末１は、ジャイロセンサ��ともに電子コンパスを備えていてもよい。この場合、センサ端末１は、例えば、ジャイロセンサを用いて角速度を検出し、関心度計測装置２は、センサ端末１からの角速度に基づいて、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかや、歩行外行動をしている状態であるかを判定するようにしてもよい。また、センサ端末１は、例えば、電子コンパスを用いてセンサ端末１の姿勢を検出し、関心度計測装置２は、センサ端末１からの電子コンパスの検出結果に基づいて、センサ端末１の姿勢を判定するようにしてもよい。【０２４６】  ただし、上記に示した各実施形態及び各実施例のように、センサ端末１が加速度センサを備えるように構成すれば、関心度計測装置２は、加速度に基づいて歩行、停止、歩行外行動のいずれの状態であるかを判定できるとともに、加速度に基づき重力ベクトルを求めることによって、センサ端末１の姿勢も判定することができる。従って、１つのセンサさえ備えていれば、ユーザの行動状況を詳細に把握した上で関心度を判定できるようにすることができ、センサ端末１にかかるコストを低減することができる。【０２４７】  次に、本発明による関心度計測システムの最小構成について説明する。図３３は、関心度計測システムの最小の構成例を示すブロック図である。図３３に示すように、関心度計測システムは、最小の構成要素として、センサ端末１、エリア滞在情報取得／通知部２２、センサデータ記憶／読出部２３、行動状況時系列パターン生成手段５０、行動特徴量算出部２５、及びエリア関心度判定部２６を含む。なお、行動状況時系列パターン生成手段５０は、例えば、第１の実施形態で示した歩行外行動パターン生成部２８や、第２の実施形態で示した端末姿勢パターン生成部２９に相当する。【０２４８】  図３３に示した最小構成の関心度計測システムにおいて、センサ端末１は、ユーザの動作状態を示すデータを取得する機能を備える。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する機能を備える。また、センサデータ記憶／読出部２３は、センサ端末１が取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得／通知部２２によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出す機能を備える。また、行動状況時系列パターン生成手段５０は、センサデータ記憶／読出部２３が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する機能を備える。また、行動特徴量算出部２５は、行動状況時系列パターン生成手段５０が生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する機能を備える。また、エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する機能を備える。【０２４９】  図３３に示す最小構成の関心度計測システムによれば、ユーザの行動状況を詳細に把握して、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。【０２５０】  なお、上記に示した各実施形態���び各実施例では、以下の（１）〜（２２）に示すような関心度計測システム及び関心度計測装置の特徴的構成が示されている。【０２５１】（１）関心度計測システムは、ユーザの動作状態を示すデータを取得するユーザ端末（例えば、センサ端末１）と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段（例えば、エリア滞在情報取得／通知部２２によって実現される）と、ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得手段によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段（例えば、センサデータ記憶／読出部２３によって実現される）と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターン（例えば、歩行外行動時系列パターン、端末姿勢時系列パターン）を生成する行動状況時系列パターン生成手段（例えば、歩行外行動パターン生成部２８、端末姿勢パターン生成部２９によって実現される）と、行動状況時系列パターン生成手段が生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段（例えば、行動特徴量算出部２５によって実現される）と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段（例えば、エリア関心度判定部２６によって実現される）とを備えたことを特徴とする。【０２５２】（２）関心度計測システムにおいて、行動状況時系列パターン生成手段は、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であるか否かを判定し、行動状況時系列データとして、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であることを示す歩行外行動時系列パターンを生成し、行動特徴量算出手段は、行動状況時系列パターン生成手段が生成した歩行外行動時系列パターンに基づいて、行動特徴量を算出するように構成されていてもよい。【０２５３】（３）関心度計測システムにおいて、時系列パターン生成手段は、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザ端末の姿勢を判定し、行動状況時系列データとして、ユーザ端末の姿勢を示す端末姿勢時系列パターンを生成し、行動特徴量算出手段は、行動状況時系列パターン生成手段が生成した端末姿勢時系列パターンに基づいて、行動特徴量を算出するように構成されていてもよい。【０２５４】（４）関心度計測システムは、ユーザが滞在しているエリア内の環境を示す環境情報を取得する環境情報取得手段（例えば、環境情報取得／通信部４０によって実現される）を備え、エリア関心度判定手段は、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量と、環境情報取得手段が取得した環境情報とを用いて、エリア関心度を判定するように構成されていてもよい。【０２５５】（５）関心度計測システムにおいて、ユーザ端末は、加速度センサを備え、加速度センサを用いて、ユーザの動作状況を示すデータとして加速度データを取得し、行動状況時系列パターン生成手段は、データ記憶／読出手���が読み出した加速度データに基づいて、加速度の値のピーク間隔が所定の範囲以内であるか否かを判定し、所定の範囲以内でないと判定すると、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であると判定するように構成されていてもよい。【０２５６】（６）関心度計測システムにおいて、ユーザ端末は、加速度センサを備え、加速度センサを用いて、ユーザの動作状況を示すデータとして加速度データを取得し、行動状況時系列パターン生成手段は、データ記憶／読出手段が読み出した加速度データに基づいて、ユーザ端末の姿勢を示すデータとして重力ベクトルを算出することによって、ユーザ端末の姿勢を判定するように構成されていてもよい。【０２５７】（７）関心度計測システムにおいて、行動特徴量算出手段は、行動状況時系列パターン生成手段が生成した端末姿勢時系列パターンに示されるユーザ端末の姿勢と所定の基準姿勢との類似度を、行動特徴量として算出するように構成されていてもよい。【０２５８】（８）関心度計測システムにおいて、行動特徴量算出手段は、行動状況時系列パターン生成手段が算出した重力ベクトルの分散値を、行動特徴量として算出するように構成されていてもよい。【０２５９】（９）関心度計測システムにおいて、環境情報取得手段は、環境情報として、ユーザが滞在しているエリア内に存在する人の人数、当該エリア内の気温、又は当該エリア内の湿度を取得するように構成されていてもよい。【０２６０】（１０）関心度計測システムは、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段（例えば、歩行／停止パターン生成部２４によって実現される）を備え、行動特徴量算出手段は、行動状況時系列パターン生成手段が生成した行動状況時系列パターンと、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンとに基づいて、行動特徴量を算出するように構成されていてもよい。【０２６１】（１１）関心度計測装置（例えば、関心度計測装置２）は、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段（例えば、エリア滞在情報取得／通知部２２によって実現される）と、ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得手段によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段（例えば、センサデータ記憶／読出部２３によって実現される）と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターン（例えば、歩行外行動時系列パターン、端末姿勢時系列パターン）を生成する行動状況時系列パターン生成手段（例えば、歩行外行動パターン生成部２８、端末姿勢パターン生成部２９によって実現される）と、行動状況時系列パターン生成手段が生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段（例えば、行動特徴量算出部２５によって実現される���と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段（例えば、エリア関心度判定部２６によって実現される）とを備えたことを特徴とする。【０２６２】（１２）関心度計測システムは、ユーザの動作状態を示すデータを取得するユーザ端末と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得部と、ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得部によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出部と、データ記憶／読出部が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する行動状況時系列パターン生成部と、行動状況時系列パターン生成部が生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出部と、行動特徴量算出部が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定部とを備えたことを特徴とする。【０２６３】（１３）関心度計測システムにおいて、行動状況時系列パターン生成部は、データ記憶／読出部が読み出したデータに基づいて、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であるか否かを判定し、行動状況時系列データとして、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であることを示す歩行外行動時系列パターンを生成し、行動特徴量算出部は、行動状況時系列パターン生成部が生成した歩行外行動時系列パターンに基づいて、行動特徴量を算出するように構成されていてもよい。【０２６４】（１４）関心度計測システムにおいて、時系列パターン生成部は、データ記憶／読出部が読み出したデータに基づいて、ユーザ端末の姿勢を判定し、行動状況時系列データとして、ユーザ端末の姿勢を示す端末姿勢時系列パターンを生成し、行動特徴量算出部は、行動状況時系列パターン生成部が生成した端末姿勢時系列パターンに基づいて、行動特徴量を算出するように構成されていてもよい。【０２６５】（１５）関心度計測システムは、ユーザが滞在しているエリア内の環境を示す環境情報を取得する環境情報取得部を備え、エリア関心度判定部は、行動特徴量算出部が算出した行動特徴量と、環境情報取得部が取得した環境情報とを用いて、エリア関心度を判定するように構成されていてもよい。【０２６６】（１６）関心度計測システムにおいて、ユーザ端末は、加速度センサを備え、加速度センサを用いて、ユーザの動作状況を示すデータとして加速度データを取得し、行動状況時系列パターン生成部は、データ記憶／読出部が読み出した加速度データに基づいて、加速度の値のピーク間隔が所定の範囲以内であるか否かを判定し、所定の範囲以内でないと判定すると、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であると判定するように構成されていてもよい。【０２６７】（１７）関心度計測システムにおいて、ユーザ端末は、加速度センサを備え、加速度センサを用いて、ユーザの動作状況を示すデータとして加速度データを取得し���行動状況時系列パターン生成部は、データ記憶／読出部が読み出した加速度データに基づいて、ユーザ端末の姿勢を示すデータとして重力ベクトルを算出することによって、ユーザ端末の姿勢を判定するように構成されていてもよい。【０２６８】（１８）関心度計測システムにおいて、行動特徴量算出部は、行動状況時系列パターン生成部が生成した端末姿勢時系列パターンに示されるユーザ端末の姿勢と所定の基準姿勢との類似度を、行動特徴量として算出するように構成されていてもよい。【０２６９】（１９）関心度計測システムにおいて、行動特徴量算出部は、行動状況時系列パターン生成部が算出した重力ベクトルの分散値を、行動特徴量として算出するように構成されていてもよい。【０２７０】（２０）関心度計測システムにおいて、環境情報取得部は、環境情報として、ユーザが滞在しているエリア内に存在する人の人数、当該エリア内の気温、又は当該エリア内の湿度を取得するように構成されていてもよい。【０２７１】（２１）関心度計測システムは、データ記憶／読出部が読み出したデータに基づいて、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成部を備え、行動特徴量算出部は、行動状況時系列パターン生成部が生成した行動状況時系列パターンと、歩行／停止パターン生成部が生成した歩行／停止時系列パターンとに基づいて、行動特徴量を算出するように構成されていてもよい。【０２７２】（２２）関心度計測装置は、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得部と、ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得部によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出部と、データ記憶／読出部が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する行動状況時系列パターン生成部と、行動状況時系列パターン生成部が生成した行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出部と、行動特徴量算出部が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定部とを備えたことを特徴とする。【０２７３】  上記の各実施形態及び各実施例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。【０２７４】（付記１）ユーザの動作状態を示すデータを取得するユーザ端末と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、前記ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報取得手段によって取得された前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する行動状��時系列パターン生成手段と、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを備えたことを特徴とする関心度計測システム。【０２７５】（付記２）前記行動状況時系列パターン生成手段は、前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であるか否かを判定し、前記行動状況時系列データとして、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であることを示す歩行外行動時系列パターンを生成し、前記行動特徴量算出手段は、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記歩行外行動時系列パターンに基づいて、前記行動特徴量を算出する付記１記載の関心度計測システム。【０２７６】（付記３）前記時系列パターン生成手段は、前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、前記ユーザ端末の姿勢を判定し、前記行動状況時系列データとして、前記ユーザ端末の姿勢を示す端末姿勢時系列パターンを生成し、前記行動特徴量算出手段は、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記端末姿勢時系列パターンに基づいて、前記行動特徴量を算出する付記１又は付記２記載の関心度計測システム。【０２７７】（付記４）ユーザが滞在しているエリア内の環境を示す環境情報を取得する環境情報取得手段を備え、前記エリア関心度判定手段は、前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量と、前記環境情報取得手段が取得した前記環境情報とを用いて、前記エリア関心度を判定する付記１から付記３のうちのいずれか１項に記載の関心度計測システム。【０２７８】（付記５）前記ユーザ端末は、加速度センサを備え、前記加速度センサを用いて、ユーザの動作状況を示すデータとして加速度データを取得し、前記行動状況時系列パターン生成手段は、前記データ記憶／読出手段が読み出した加速度データに基づいて、加速度の値のピーク間隔が所定の範囲以内であるか否かを判定し、前記所定の範囲以内でないと判定すると、ユーザが歩行以外の行動を行っている状態であると判定する付記２記載の関心度計測システム。【０２７９】（付記６）前記ユーザ端末は、加速度センサを備え、前記加速度センサを用いて、ユーザの動作状況を示すデータとして加速度データを取得し、前記行動状況時系列パターン生成手段は、前記データ記憶／読出手段が読み出した加速度データに基づいて、前記ユーザ端末の姿勢を示すデータとして重力ベクトルを算出することによって、前記ユーザ端末の姿勢を判定する付記３記載の関心度計測システム。【０２８０】（付記７）前記行動特徴量算出手段は、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記端末姿勢時系列パターンに示される前記ユーザ端末の姿勢と所定の基準姿勢との類似度を、前記行動特徴量として算出する付記３又は付記６記載の関心度計測システム。【０２８１】（付記８）前記行動特徴量算出手段は、前記行動状況時系列パターン生成手段が算出した重力ベクトルの分散値を、前記行動特徴��として算出する付記６記載の関心度計測システム。【０２８２】（付記９）前記環境情報取得手段は、前記環境情報として、ユーザが滞在しているエリア内に存在する人の人数、当該エリア内の気温、又は当該エリア内の湿度を取得する付記４記載の関心度計測システム。【０２８３】（付記１０）前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段を備え、前記行動特徴量算出手段は、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記行動状況時系列パターンと、前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンとに基づいて、前記行動特徴量を算出する付記１から付記９のうちのいずれか１項に記載の関心度計測システム。【０２８４】（付記１１）ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報取得手段によって取得された前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する行動状況時系列パターン生成手段と、前記行動状況時系列パターン生成手段が生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを備えたことを特徴とする関心度計測装置。【０２８５】（付記１２）ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得し、ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、前記ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを、取得した前記エリア滞在情報に応じて読み出し、読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成し、生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定することを特徴とする関心度計測方法。【０２８６】（付記１３）コンピュータに、ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、ユーザ端末が取得したユーザの動作状態を示すデータを記憶し、記憶したデータを、取得した前記エリア滞在情報に応じて読み出す処理と、読み出したデータに基づいて、ユーザの行動状況を判定し、ユーザの行動状況を示す行動状況時系列パターンを生成する処理と、生成した前記行動状況時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を��出する処理と、算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理とを実行させるための関心度計測プログラム。【０２８７】  以上、各実施形態及び各実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記各実施形態及び各実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【０２８８】  この出願は、２０１０年３月１６日に出願された日本特許出願２０１０−５９７５０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０２８９】  本発明は、ユーザのあるエリアに対する関心度を計測する関心度計測システムの用途に適用できる。
【符号の説明】
【０２９０】１  センサ端末２  関心度計測装置３  関心度出力装置２１  センサデータ受信部２２  エリア滞在情報取得／通知部２３，２３Ａ  センサデータ記憶／読出部２４  歩行／停止パターン生成部２５，２５Ａ  行動特徴量算出部２６，２６Ａ，２６Ｂ  エリア関心度判定部２７  エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２８  歩行外行動パターン生成部２９  端末姿勢パターン生成部４０  環境情報取得／通信部５０  行動状況時系列パターン生成手段２５１  エリア行動特徴量算出部２７１  ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【国際調査報告】
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